Current State of Adjuvant Therapy for Melanoma: Less Is More, or More Is Better?
Notice bibliographique
Résumé
Advances in melanoma treatments over the past decade have changed the course of survival for patients. Several adjuvant therapies have been approved and are now considered standard of care for high-risk patients. These therapies have shown improvements for recurrence-free survival and distant metastases-free survival, but not overall survival, as the data are maturing. The 5-year recurrence-free survival in the COMBI-AD study, which compared dabrafenib and trametinib with placebo, was 65% and 58%, respectively. In the KEYNOTE-054 study, the recurrence-free survival at 3 years was 63.7% versus 41%. Despite these advances, approximately 50% of patients will succumb to their disease. Adjuvant therapy is considered potentially curative and avoids the morbidity of relapsed disease and the poor outcomes seen in metastatic disease. However, the lack of overall survival benefit in clinical trials of patients with high-risk stage II and stage III disease raises the question of whether it is more efficacious to treat when there is residual microscopic disease, or to wait until the disease recurs to avoid treating those who may have been cured by surgery alone. Immunotherapy also has the potential for substantial toxicity that may be lifelong; hence, discussion of risks and benefits of therapy is warranted because there should be less tolerance for substantial toxicity in the adjuvant setting. Adjuvant trials are needed that will integrate biomarkers to allow for better selection of patients who will truly benefit from adjuvant therapy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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 ».