Is There a Role for Adjuvant Therapy After Surgery in “High Risk for Recurrence” Kidney Cancer? an Update on Current Concepts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although surgical resection remains the standard of care for localized kidney cancers, a significant proportion of patients experience systemic recurrence after surgery and hence might benefit from effective adjuvant therapy. So far, several treatment options have been evaluated in adjuvant clinical trials, but only a few have provided promising results. Nevertheless, with the recent development of targeted therapy and immunomodulatory therapy, a series of clinical trials are in progress to evaluate the potential of those novel agents in the adjuvant setting. In this paper, we provide a narrative review of the progress in this field, and we summarize the results from recent adjuvant trials that have been completed. Methods: A literature search was conducted. The primary search strategy at the medline, Cochrane reviews, and http://ClinicalTrials.gov/databases included the keywords "adjuvant therapy," "renal cell carcinoma," and "targeted therapy or/and immunotherapy." Conclusions: Data from the s-trac study indicated that, in the "highest risk for recurrence" patient population, disease-free survival was increased with the use of adjuvant sunitinib compared with placebo. The assure trial showed no benefit for adjuvant sunitinib or sorafenib in the "intermediate- to high-risk" patient population. The ariser (adjuvant girentuximab) and protect (adjuvant pazopanib) trials indicated no survival benefit, but subgroup analyses in both trials recommended further investigation. The inconsistency in some of the current results can be attributed to a variety of factors pertaining to the lack of standardization across the trials. Nevertheless, patients in the "high risk of recurrence" category after surgery for their disease would benefit from a discussion about the potential benefits of adjuvant treatment and enrolment in ongoing adjuvant trials.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».