Systemic therapy for bladder cancer – a medical oncologist’s perspective
Notice bibliographique
Résumé
Advanced bladder cancer, both muscle-invasive localized disease and metastatic disease, is managed with systemic chemotherapy. Cisplatin-based multi-agent chemotherapy remains the cornerstone for systemic therapy. MVAC (methotrexate-vinblastine-doxorubicin-cisplatin) has been most rigorously studied, both neoadjuvantly and for palliation of metastatic disease. For metastatic disease, cisplatin-gemcitabine (GC) has compared favorably to MVAC due to improved tolerability with similar efficacy. GC has been adopted as standard therapy. Neoadjuvant chemotherapy for muscle-invasive bladder cancer improves survival among those patients eligible to receive cisplatin. Adjuvant chemotherapy is difficult to administer effectively given morbidity of radical cystectomy, and studies have shown mixed results about its benefit. Non-cisplatin regimens have been investigated but remain experimental and reserved for those not candidates for cisplatin in the metastatic setting. While multiple agents have been studied after metastatic disease progression after cisplatin-based therapy, there remain no FDA-approved therapies for the second line. Future trials with anti-VEGF therapy and immunotherapy are actively being investigated. This review examines the systemic therapy available to oncologists with current evidence and future directions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».