Role of immunotherapy in kidney cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To summarize current knowledge on promising immunotherapeutic agents and to provide a brief outline of current use of immunotherapeutic agents in patients with locally advanced or metastatic renal cell carcinoma (RCC). RECENT FINDINGS: Immunotherapy with mAbs directed against programed death cell protein 1, programed death-ligand 1 (PD-L1) and cytotoxic T-Lymphocyte Antigen 4 has become new first-line standard of care for moderate and poor-risk metastatic RCC patients. Similarly, the combination immune-oncology treatment and vascular endothelial growth factor (VEGF) mAbs also showed promising results in first-line therapy despite relative data immaturity. Finally, immune-oncology monotherapy (nivolumab) already represents second or third-line standard of care after tyrosine kinase inhibitor failure. SUMMARY: Combination immune-oncology therapy represents the standard of care for management of intermediate-to-poor risk clear cell metastatic RCC. In addition, combination of immune-oncology and anti-VEGF antibody represents a treatment option across all risk levels in patient with elevated PD-L1 expression. Finally, nivolumab is one of two ideal treatment options in second-line clear cell metastatic RCC patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 |
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 ».