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Enregistrement W4408840665 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103161

Integrating International Consensus Guidelines for Anticancer Drug Dosing in Kidney Dysfunction (ADDIKD) into everyday practice

2025· review· en· W4408840665 sur OpenAlexaff
Geeta Sandhu, Josephine A. Adattini, Evangeline Armstrong Gordon, Niamh O’Neill, Corinne Isnard Bagnis, Alan V. Boddy, Pinkie Chambers, A. Flynn, Brett R. Hamilton, Karim Ibrahim, David W Johnson, Christos S. Karapetis, Aisling Kelly, Kimberley‐Ann Kerr, Ganessan Kichenadasse, David Kliman, Craig Kurkard, Winston Liauw, Catherine Lucas, Andrew Mallett, Jolanta Małyszko, Georgia McCaughan, Michael Michael, Sanja Mirkov, Emma V. Morris, Carol A. Pollock, Darren M. Roberts, David Routledge, Carla Scuderi, Julia Shingleton, Jake Shortt, Jim Siderov, Ben Sprangers, B. Stein, Amanda Tey, Kate Webber, Jenny Wichart, Rachel Wong, Robyn L. Ward

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCancer Institute NSW
Mots-clésMedicineDosingDrugIntensive care medicinePharmacologyMEDLINELaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part 2 of the International Consensus Guideline on Anticancer Drug Dosing in Kidney Dysfunction (ADDIKD) offers drug-specific consensus recommendations based on both evidence and practical experience. These recommendations build upon the kidney function assessment and classification guidelines established in Part 1 of ADDIKD. Here we illustrate how dosing recommendations differ between ADDIKD and existing guidance for four commonly used drugs: methotrexate, cisplatin, carboplatin and nivolumab. We then describe how the recommendations can be distilled into practice points for methotrexate and cisplatin. While ADDIKD is a significant improvement from previous guidelines, adoption of this new guideline requires further endorsement from key external stakeholders, 'change championing' by clinicians locally and encouraging its integration into existing reference sources, clinical trial protocols and electronic prescribing systems. Funding: Development of the ADDIKD guideline is funded by the NSW Government as part of the Cancer Institute NSW and received no funding from external commercial sources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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