[Non-small-cell lung cancer (NSCLC) in an elderly patient--a case of squamous cell carcinoma successfully treated with chemotherapy using vinorelbine].
Notice bibliographique
Résumé
We report an elderly patient with squamous cell carcinoma who was successfully treated with chemotherapy using vinorelbine. A 76-year-old man was referred to our hospital for evaluation of a nodular shadow in the left lung. Chest CT scam showed a 3-cm tumor shadow in left S9 and a 1-cm small nodule in right S2. Transbronchial lung biopsy yielded a diagnosis of squamous cell carcinoma. The clinical stage was IV (cT2N2M1). The patient first underwent chemotherapy consisting of cisplatin (CDDP) 80 mg/m2 on day 1 and vinorelbine (VNB) 20 mg/m2 on days 1, 8, and 15, which generated tumor shrinkage of 48% as well as transient elevation of grade 1 in serum creatinine. The 2 cycles of chemotherapy using vinorelbine only (VNB 20 mg/m2 on days 1, 8, 15) produced a tumor reduction of 70% with grade-1 decrease of granulocytes. The low grade of toxicity enabled us to treat the patient in our outpatient office for the second cycle of the regimen. This case suggests that chemotherapy using low-dose vinorelbine might be suitable to treat elderly patients with NSCLC in outpatient settings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».