Management of stage IIIA non-small cell lung cancer (NSCLC): role of the chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer-related death, with an incidence that continues to increase in both sexes and all ages. Roughly 80–90% of lung cancers are non-small cell lung cancer (NSCLC), the remaining 10–20%, small cell lung cancer (SCLC), has seen its frequency going down globally over the two past twenty years. Adenocarcinoma is the most common histologic subtype of lung cancer in men and women in US, Canada, many European countries and Japan. Nearly 30% of patients with (NSCLC) will get diagnosed with early-stage (I-IIIA) and in spite of radical surgery the survival remains rather poor. Stage IIIA NSCLC is a very heterogeneous group, encompassing small primary T1a tumors with mediastinal lymph nodes (N2) to locally advanced T4 disease with or without any nodal involvement. Treatment remains challenging hence the need for a multidisciplinary management for all these cases. Oncologist, radiation oncologist and surgeon are essential to deliver the best possible care in this context. Here we have reviewed the evidence about the management of stage IIIA, with particular emphasis on the chemotherapy treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».