Lesional therapies for in‐transit melanoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To describe the outcomes of lesional therapy of in-transit melanoma (ITM) with interleukin-2 (IL-2), diphencyprone (DPCP), combination lesional therapy (IL-2, retinoid, and imiquimod; CLT), and imiquimod. METHODS: Data was collected for consecutive patients with ITM receiving lesional therapies from 2008 to 2018 in a retrospective review. Included patients did not have metastatic disease at time of starting on lesional therapy and were not on systemic therapy. The primary outcome was complete pathologic response (pCR). RESULTS: Of 83 patients, 57 (69%) started treatment with IL-2, 10 (12%) with DPCP, 12 (14%) with CLT, and 4 (5%) with imiquimod. pCR was achieved in 34 patients (41%) overall, including 44% starting on IL-2, 20% on DPCP, 58% on CLT, and none on imiquimod (P = .024). With a median follow-up of 45 months, cumulative one-year overall survival was 86%, with the best survival in the CLT group. Forty-eight percent experienced common terminology criteria for adverse events grade 1 or 2 toxicity. A quarter of patients on DPCP discontinued therapy due to toxicity (P = .002). CONCLUSIONS: IL-2 may be considered for the treatment of ITM with multiple or rapidly developing lesions where there would otherwise be significant morbidity with surgery, given pCR rates and toxicity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».