Treatment of in‐transit melanoma with intra‐lesional interleukin‐2: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several phase II studies have assessed intra-lesional interleukin-2 (IL-2) for the treatment of in-transit melanoma. This systematic review addresses the efficacy and side effect profile of IL-2. METHODS: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, and Google Scholar databases were searched from 1980 to 2012 for studies evaluating the clinical response to IL-2 for in-transit melanoma. Titles and abstracts were screened by two independent researchers for suitability using predetermined inclusion and exclusion criteria. A modified quality assessment tool for observational studies was used. Data were pooled and analyzed to determine lesion and patient response rates. RESULTS: Forty-nine studies were identified. Forty-three did not meet inclusion criteria, leaving six observational trials. Heterogeneity was seen in IL-2 dosage and treatment interval. Response rate was variable as well. Overall, 2,182 lesions and 140 patients were treated in these six studies. Pooling the lesions, complete response was seen in 78%. Pooling subjects, 50% achieved a complete response. Treatment was generally well tolerated, with localized pain and swelling, and mild flu-like symptoms. There were only three grade 3 adverse events reported, including rigors, headache, and fever with arthralgia. CONCLUSIONS: Intra-lesional IL-2 safely and effectively provides locoregional control of in-transit melanoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».