First-line Advanced Cutaneous Melanoma Treatments: Where Do We Stand?
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous melanoma has always been a dreaded diagnosis because of its high mortality rate and its proclivity for invasiveness and metastasis. Historically, advanced melanoma treatment has been limited to chemotherapy and nonspecific immunotherapy agents that display poor curative potential and high toxicity. However, during the last decade, the evolving understanding of the mutational burden of melanoma and immune system evasion mechanisms has led to the development of targeted therapy and specific immunotherapy agents that have transformed the landscape of advanced melanoma treatment. Despite the considerable strides in understanding the clinical implications of these agents, there is a scarcity of randomized clinical trials that directly compare the efficacy of the aforementioned agents; hence, there are no clear preferences among the available first-line options. In addition, the introduction of these agents was associated with a variety of dermatologic adverse events, some of which have shown a detrimental effect on the continuity of treatment. This holds especially true in light of the current fragmentation of care provided by the managing health care professionals. In this study, we attempt to summarize the current understanding of first-line treatments. In addition, the paper describes the indirect comparative evidence that aids in bridging the gap in the literature. Furthermore, this paper sheds light on the impact of the scarcity of dermatology specialist input in the management of dermatologic adverse events associated with advanced melanoma treatment. It also looks into the potential avenues where dermatologic input can bridge the gap in the care provided by oncologists, thus standardizing the care provided to patients with melanoma presenting with dermatologic adverse events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,043 | 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 tête enseignante, 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 ».