Toxicity of concurrent stereotactic radiotherapy and targeted therapy or immunotherapy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Both stereotactic radiotherapy (SRT) and immune- or targeted therapy play an increasingly important role in personalized treatment of metastatic disease. Concurrent application of both therapies is rapidly expanding in daily clinical practice. In this systematic review we summarize severe toxicity observed after concurrent treatment. MATERIAL AND METHODS: PubMed and EMBASE databases were searched for English literature published up to April 2016 using keywords "radiosurgery", "local ablative therapy", "gamma knife" and "stereotactic", combined with "bevacizumab", "cetuximab", "crizotinib", "erlotinib", "gefitinib", "ipilimumab", "lapatinib", "sorafenib", "sunitinib", "trastuzumab", "vemurafenib", "PLX4032", "panitumumab", "nivolumab", "pembrolizumab", "alectinib", "ceritinib", "dabrafenib", "trametinib", "BRAF", "TKI", "MEK", "PD1", "EGFR", "CTLA-4" or "ALK". Studies performing SRT during or within 30days of targeted/immunotherapy, reporting severe (⩾Grade 3) toxicity were included. RESULTS: Concurrent treatment is mostly well tolerated in cranial SRT, but high rates of severe toxicity were observed for the combination with BRAF-inhibitors. The relatively scarce literature on extra-cranial SRT shows a potential risk of increased toxicity when SRT is combined with EGFR-targeting tyrosine kinase inhibitors and bevacizumab, which was not observed for cranial SRT. CONCLUSIONS: This review gives a best-possible overview of current knowledge and its limitations and underlines the need for a timely generation of stronger evidence in this rapidly expanding field.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».