Lenvatinib and pembrolizumab in patients with advanced uterine cancer
Notice bibliographique
Résumé
Uterine cancer is one of the few cancers with an increasing incidence and mortality rate in developed countries, which partly reflects the increasing prevalence of obesity and aging of the female population. Despite the fact that uterine cancer is usually diagnosed when lesions have affected only the uterine body, searching for new treatment regimens for advanced disease remains highly relevant due to unsatisfactory results of chemotherapy and high mortality among women with stage III–IV uterine cancer. In this article, we discuss the main aspects of using lenvatinib and pembrolizumab that have been approved by the US Food and Drug Administration (FDA), Australian Therapeutic Goods Administration (TGA), and Ministry of Health of Canada (HC). The lenvatinib + pembrolizumab scheme showed its efficacy (38.3 % objective responses) and safety (grade III and IV adverse events were reported in 83 (66.9%) of 124 patients) in 94 patients with advanced endometrial cancer whose tumors did not show signs of microsatellite instability (MSI) and defective DNA mismatch repair system. In 25 (69 %) patients who responded to treatment, the time to response was more than 6 months. In this article, we also report a case of progressive uterine cancer in a patient, who benefited from therapy with the combination of lenvatinib and pembrolizumab. We also describe adverse events of such therapy and ways of their management.
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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 | 0,000 |
| 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 ».