Cytoreductive nephrectomy in metastatic renal cell carcinoma: the evolving role of surgery in the era of molecular targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Despite contemporary surgical and therapeutic innovation, renal cell carcinoma remains the most lethal of the urologic malignancies. Up to a third of patients with renal cell carcinoma have metastatic disease at presentation and 30% with localized disease will eventually progress to metastatic disease. In the past, cytoreductive nephrectomy was reserved for palliative circumstances. RECENT FINDINGS: With the emergence and integration of targeted therapies into current treatment protocols, the role of cytoreductive nephrectomy should be reexamined. Three targeted therapy trials revolutionized the management of metastatic renal cell carcinoma by showing unprecedented efficacy and tolerable therapeutic options. SUMMARY: The benefits of targeted therapy observed in clinical trials have been in the setting of prior cytoreductive nephrectomy. Therefore, any evidence for the potential benefit of cytoreductive nephrectomy in the era of targeted therapy is currently extrapolated and it is unclear where surgery integrates into the current treatment ladder. Other surgical approaches such as laparoscopy and nephron-sparing surgery have also been transferred to a carefully selected metastatic disease population. The concept of presurgical systemic therapy, though not new to oncology, is novel for metastatic renal cell carcinoma treated with targeted therapy. With the maturation of ongoing multicenter clinical trials, answers to these questions will hopefully be clarified.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».