Algorithm for the Treatment of Advanced or Metastatic Squamous Non-Small-Cell Lung Cancer: An Evidence-Based Overview
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of squamous non-small-cell lung cancer (nsclc) is evolving. In the past, the backbone of treatment was chemotherapy, with very few other options available. Fortunately, that situation is changing, especially with a better understanding of tumour biology. Various strategies have been tried to improve patient outcomes. The most notable advance must be immunotherapy, which has revolutionized the treatment paradigm for lung cancer in patients without a driver mutation. Immunotherapy is now the treatment of choice in patients who have progressed after chemotherapy and is replacing chemotherapy as upfront therapy in a selected population. Other strategies have also been tried, such as the addition of targeted therapy to chemotherapy. Targeted agents include ramucirumab, an inhibitor of vascular endothelial growth factor receptor 2, and necitumumab, a monoclonal antibody against epithelial growth factor receptor. Recently, advances in molecular profiling have also been applied to tumours of squamous histology, in which multiple genetic alterations, including mutations and amplifications, have been described. Research is actively seeking targetable mutations and testing various therapies in the hopes of further improving prognosis for patients with squamous nsclc. Here, we review the various advances in the treatment of squamous nsclc and present a proposed treatment algorithm based on current evidence.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».