Systemic cancer therapy: achievements and challenges that lie ahead
Notice bibliographique
Résumé
In the last half of the century, advances in the systemic therapy of cancer, including chemotherapy, hormonal therapy, targeted therapy, and immunotherapy have been responsible for improvements in cancer related mortality in developed countries even as the population continues to age. Although such advancements have yet to benefit all cancer types, systemic therapies have led to an improvement in overall survival in both the adjuvant and metastatic setting for many cancers. With the pressure to make therapies available as soon as possible, the side-effects of systemic therapies, in particular long-term side-effects are not very well characterized and understood. Increasingly, a number of cancer types are requiring long-term and even lifelong systemic therapy. This is true for both younger and older patients with cancer and has important implications for each subset. Younger patients have an overall greater expected life-span, and as a result may suffer a greater variety of treatment related complications in the long-term, whereas older patients may develop earlier side-effects as a result of their frailty. Because the incidence of cancer in the world will increase over the next several decades and there will be more people living with cancer, it is important to have an understanding of the potential side-effects of new systemic therapies. As an introductory article, in this review series, we begin by describing some of the major advances made in systemic cancer therapy along with some of their known side-effects and we also make an attempt to describe the future of systemic cancer therapy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».