Use of mammalian target of rapamycin inhibitors after failure of tyrosine kinase inhibitors in patients with metastatic renal cell carcinoma undergoing hemodialysis: A single‐center experience with four cases
Notice bibliographique
Résumé
We retrospectively identified patients with end-stage renal disease undergoing hemodialysis treated with the mammalian target of rapamycin inhibitors as a second- and/or third-line targeted therapy after treatment failure with the tyrosine kinase inhibitors for metastatic renal cell carcinoma. Patient medical records were reviewed to evaluate the response to therapies and treatment-related toxicities. Four patients were identified. All patients had undergone nephrectomy, and one had received immunotherapy before targeted therapy. Two patients had clear cell histology, and the other two had papillary histology. All patients were classified into the intermediate risk group according to the Memorial Sloan-Kettering Cancer Center risk model. All patients were treated with everolimus as a second- or third-line therapy, and two patients were treated with temsirolimus as a second- or third-line therapy after treatment failure with sorafenib or sunitinib. The median duration of everolimus therapy was 6.7 months, whereas that of temsirolimus was 9.5 months. All patients had stable disease as the best response during each period of therapy. There were no severe adverse events. The use of mammalian target of rapamycin inhibitors in patients who previously failed to respond to tyrosine kinase inhibitors appears to be feasible in patients with end-stage renal disease requiring hemodialysis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».