Third- and Late Line Treatments of Metastatic Gastric Cancer: Still More to Be Done
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, advances of anticancer and supportive therapies have determined a gradual improvement in survival rates and patients' general conditions in metastatic gastric cancer (mGC), allowing them to receive further treatments. The choice of treatment is driven by performance status, age, stage of disease, number of metastatic sites and time from the first to third line of treatment. Targets such as microsatellite instability, PD-L1 expression, and HER2 overexpression or amplification may be addressed to personalise treatment and prolong survival. Despite a growing number of third line options that have provided clinicians with greater opportunities to customise treatments, up to date few agents have been demonstrated as effective after two standard lines for mGC; for these reasons, chemotherapy, immunotherapy, and targeted therapy were all widely investigated in both phase II and phase III studies. Overall, TAS-102, apatinib, regorafenib, nilotinib, trastuzumab, and pembrolizumab were demonstrated to be valid options in the third line scenario for mGC patient refractory to at least two lines of therapy. A multimodal approach based on chemotherapy, immunotherapy, targeted agents, a personalised nutritional programme as well as the research of new predictive biomarkers may pave the way to new strategies to identify the best treatment for each patient.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».