The evolving role of cytoreductive nephrectomy in metastatic renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the evidence related to cytoreductive nephrectomy in metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated in the targeted therapy era, with a focus on observational studies and randomized trials. RECENT FINDINGS: A number of retrospective observational studies exploring the role of cytoreductive nephrectomy have been reported. These have suggested an association between cytoreductive nephrectomy and survival, with hazard ratio estimates ranging from 0.39 to 0.68 in favour of cytoreductive nephrectomy. In contrast, the CARMENA randomized trial demonstrated that sunitinib alone was noninferior to cytoreductive nephrectomy followed by sunitinib in intermediate-risk and poor-risk patients. The results of the SURTIME trial suggest that initial sunitinib followed by a deferred cytoreductive nephrectomy may also be a reasonable approach in select patients. SUMMARY: On the basis of the evidence to date, there is still a role for cytoreductive nephrectomy in the multimodality treatment of mRCC. Careful patient selection is of paramount importance and discussion in multidisciplinary tumour boards is encouraged. As the treatment landscape of mRCC continues to change, the role of cytoreductive nephrectomy in the modern immuno-oncology era will need to be explored.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».