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Enregistrement W2171987744 · doi:10.1634/theoncologist.2009-0186

Adjuvant Therapy in Non-Small Cell Lung Cancer: Current and Future Directions

2010· review· en· W2171987744 sur OpenAlexaffabout
Randeep Sangha, Julie Price, Charles Butts

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyLung cancerInternal medicineStage (stratigraphy)Clinical trialDiseaseAdjuvant therapyRadiation therapyRandomized controlled trialAdjuvantChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cornerstone of treatment for early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) has long been surgical resection. Over the past few years, there has been a paradigm shift to provide adjuvant platinum-based chemotherapy for patients with completely resected stage II-IIIA NSCLC founded on large randomized clinical trials demonstrating longer overall survival with this treatment. Reassuringly, the National Cancer Institute of Canada Cancer Therapeutics Group JBR.10 trial recently reported a continued survival advantage for patients treated with adjuvant chemotherapy after >9 years of median follow-up. In contrast, the gains from using this approach for stage IB disease are less clear, although data from an unplanned subgroup analysis suggest benefit for patients with tumors > or = 4 cm. Herein, we review the evidence supporting adjuvant therapy in early-stage NSCLC patients before discussing key mitigating factors in providing treatment, such as stage of disease and the impact of the new seventh edition of the tumor-node-metastasis classification system. Criteria such as patient age and performance status, as well as the value of appropriate chemotherapy selection, are highlighted as measures to help guide management. The role of postoperative radiotherapy and the future landscape of early-stage NSCLC research are also explored; namely, therapeutic strategies exploiting pharmacogenomic and gene-expression profiling, in an attempt to personalize care, and the integration of novel targeted therapies into adjuvant clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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