The role of surgery in the management of locally advanced and metastatic thymoma: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Thymic epithelial tumors (TETs) are rare neoplasms. While treatment guidelines for early stage TETs are well established, treatment for advanced and locally invasive and metastatic TETs (Masaoka stage IVa/IVb) is varied. Many studies examining outcomes in this patient population are single institution, retrospective studies with small sample sizes. Further complicating study of advanced TETs is that Masaoka stage IVa/IVb describes a wide variety of disease heterogeneity, and includes both thymoma and thymic carcinoma. Thus, recommendations for treatment strategies vary widely. Surgical resection with an R0 resection is a key component of treatment for early stage TETs, however the utility of surgery and appropriate surgical approach for patients with locally invasive disease is debated and ranges from local metastasectomy to extrapleural pneumonectomy (EPP). The use of multimodal therapies, including adjuvant and neoadjuvant radiation and chemoradiation, are important for patients with locally advanced disease, however identifying patients who would most benefit from each strategy has been challenging. In this review we examined the literature to provide treatment strategies for advanced TETs. Surgery with an R0 resection should be attempted in all risk appropriate patients. Multimodal therapies are likely beneficial to patients particularly with locally advanced disease, and neoadjuvant therapies may increase likelihood of R0 resection. Further investigation is necessary to identify optimal treatment strategies for patients with locally advanced TETs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 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 ».