Antiangiogenic Therapies in Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Angiogenesis is frequent in non-small-cell lung cancer (nsclc) and is associated with more aggressive disease. Many clinical trials have evaluated the addition of antiangiogenic therapy to standard therapies for patients with nsclc. Bevacizumab, a monoclonal antibody directed against serum vascular endothelial growth factor, in combination with carboplatin-paclitaxel chemotherapy, has been shown to improve survival for patients with nsclc. However, bevacizumab-based therapy is not suitable for many nsclc patients, including those with squamous histology, poor performance status, brain metastases, and the presence of bleeding or thrombotic disorders. Similar efficacy has also been seen with carboplatin-pemetrexed followed by maintenance pemetrexed chemotherapy. In the second-line setting, the addition of ramucirumab to docetaxel-or the addition of bevacizumab to paclitaxel-has resulted in a modest improvement in efficacy, although the clinical importance of those findings is questionable. Many trials in nsclc have also evaluated oral antiangiogenic compounds, both in the first line in combination with chemotherapy and upon disease progression either as combination or single-agent therapy. No clear improvements in overall survival have been observed, although a subgroup analysis of a trial evaluating the addition of nintedanib to docetaxel showed improved survival that was limited to patients with adenocarcinoma. Those findings require validation, however. All of the oral antiangiogenic agents result in added toxicities. Some agents have resulted in an increased risk of death, limiting their development. Available evidence supports a limited number of antiangiogenic therapies for patients with nsclc, but no biomarkers to help in patient selection are currently available, and additional translational research is needed to identify predictive biomarkers for antiangiogenic therapy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».