A case of recurrent vulvar carcinoma treated with erlotinib, an EGFR inhibitor.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is no effective therapy for patients with regional and/or distant recurrence of vulvar carcinoma. Recently two case reports about the use of erlotinib, an EGFR (epithelial growth factor receptor) inhibitor, in the context of recurrent vulvar cancer were published with a good clinical response reported. CASE: We report a case where erlotinib was used in a 67-year-old patient with recurrent and multi-treated vulvar carcinoma. Utilization of erlotinib was started with rapid clinical improvement. The treatment was well tolerated with palliation of symptoms. A CT scan also showed cutoff "net" improvement, with regression of size and number of hilar and pulmonary metastases. After one month of improvement, despite continuous treatment with erlotinib, dyspnea returned. A new CT scan showed an increased number of hilar nodes, a new hepatic lesion and increase in the size of the known pelvic lesion. CONCLUSION: EGFR inhibitors appear to be promising agents for this devastating and fatal disease. As with other studies with these agents, our patient showed a rapid response with important palliation of symptoms, however of short duration.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,006 |
| 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 ».