Treatment strategies for endometrial cancer: current practice and perspective
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Endometrial cancer incidence is increasing in North America and is a major cause of morbidity and mortality in women. We review recent literature published on treatment of endometrial cancer and highlight areas of active interest. RECENT FINDINGS: There has been movement toward minimal invasive surgery at diagnosis; lymph node staging remains controversial and continues to be investigated. Progress has been made to establish consensus on endometrial cancer risk classification to promote consistency for future trial design. Molecular characterization of endometrial cancer and its integration into clinicopathological profiling to develop predictive biomarkers for treatment selection are active areas of research. Optimal adjuvant treatment strategy in high-risk endometrial cancer remains to be defined with recognition of treatment-related toxicity. Despite encouraging results in drug development for treatment of advanced/recurrent endometrial cancer, no targeted therapies beyond hormonal therapy are approved. There is an urgent need for scientifically validated therapy with predictive biomarkers. SUMMARY: Our understanding of endometrial cancer has evolved through improvements in molecular biology, allowing improved definition of target-specific therapies. The precise role and sequence of conventional and targeted therapies, including immunotherapy, will require careful attention to the design of clinical trials with translational emphasis to allow the discovery, validation, and implementation of predictive biomarkers into clinical care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».