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Enregistrement W4280509666 · doi:10.1200/edbk_358995

Treatment Sequencing in Resectable Lung Cancer: The Good and the Bad of Adjuvant Versus Neoadjuvant Therapy

2022· review· en· W4280509666 sur OpenAlexaff
Mariano Provencio, Virginia Calvo, Atocha Romero, Jonathan Spicer, Alberto Cruz‐Bermúdez

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunotherapyOncologyLung cancerAdjuvantInternal medicineClinical trialAdjuvant therapyNeoadjuvant therapyPrecision medicineCancerBreast cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment scenario for patients with resectable non-small cell lung cancer has changed dramatically with the incorporation of immunotherapy. The introduction of immunotherapy into treatment algorithms has yielded improved clinical outcomes in several phase II and III trials in both adjuvant (Impower010 and PEARLS) and neoadjuvant settings (JHU/MSK, LCMC3, NEOSTAR, Columbia/MGH, NADIM, and CheckMate-816), leading to new U.S. Food and Drug Administration approvals in this sense. Different treatment options are now available for patients, making the optimal treatment scenario a matter of intense debate. In this review, we summarize the main results concerning treatment sequencing in resectable non-small cell lung cancer from the past 30 years in the preimmunotherapy era, focusing on recent advances after incorporation of immunotherapy. Finally, the utility of several parameters (PD-L1, tumor mutational burden, radiomics, circulating tumor DNA, T-cell receptor, and immune populations) as predictive biomarkers for therapy personalization is discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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