Lung Cancer Surveillance After Definitive Curative-Intent Therapy: ASCO Guideline
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide evidence-based recommendations to practicing clinicians on radiographic imaging and biomarker surveillance strategies after definitive curative-intent therapy in patients with stage I-III non-small-cell lung cancer (NSCLC) and SCLC. METHODS: ASCO convened an Expert Panel of medical oncology, thoracic surgery, radiation oncology, pulmonary, radiology, primary care, and advocacy experts to conduct a literature search, which included systematic reviews, meta-analyses, randomized controlled trials, and prospective and retrospective comparative observational studies published from 2000 through 2019. Outcomes of interest included survival, disease-free or recurrence-free survival, and quality of life. Expert Panel members used available evidence and informal consensus to develop evidence-based guideline recommendations. RESULTS: The literature search identified 14 relevant studies to inform the evidence base for this guideline. RECOMMENDATIONS: Patients should undergo surveillance imaging for recurrence every 6 months for 2 years and then annually for detection of new primary lung cancers. Chest computed tomography imaging is the optimal imaging modality for surveillance. Fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography imaging should not be used as a surveillance tool. Surveillance imaging may not be offered to patients who are clinically unsuitable for or unwilling to accept further treatment. Age should not preclude surveillance imaging. Circulating biomarkers should not be used as a surveillance strategy for detection of recurrence. Brain magnetic resonance imaging should not be used for routine surveillance in stage I-III NSCLC but may be used every 3 months for the first year and every 6 months for the second year in patients with stage I-III small-cell lung cancer who have undergone curative-intent treatment.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle