Sunitinib in Metastatic Renal Cell Carcinoma: Recommendations for Management of Noncardiovascular Toxicities
Notice bibliographique
Résumé
The multitargeted tyrosine-kinase inhibitor sunitinib has emerged as one of the standards of care for good- and intermediate-risk metastatic renal cell carcinoma. Although generally associated with acceptable toxicity, sunitinib exhibits a novel and distinct toxicity profile that requires monitoring and management. Fatigue, diarrhea, anorexia, oral changes, hand-foot syndrome and other skin toxicity, thyroid dysfunction, myelotoxicity, and hypertension seem to be the most common and clinically relevant toxicities of sunitinib. Drug dosing and treatment duration are correlated with response to treatment and survival. Treatment recommendations for hypertension have been published but, currently, no standard guidelines exist for the management of noncardiovascular side effects. To discuss the optimal management of noncardiovascular side effects, an international, interdisciplinary panel of experts gathered in November 2009. Existing literature on incidence, severity, and underlying mechanisms of side effects as well as on potential treatment options were carefully reviewed and discussed. On the basis of these proceedings and the thorough review of the existing literature, recommendations were made for the monitoring, prevention, and treatment of the most common noncardiovascular side effects and are summarized in this review. The proactive assessment and consistent and timely management of sunitinib-related side effects are critical to ensure optimal treatment benefit by allowing appropriate drug dosing and prolonged treatment periods.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».