Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer is common cancer threatening countless people’s lives. Urothelial carcinoma contributes to 90% of bladder cancer cases and has a low average five-year relative survival rate of 6% if metastasized. Finding appropriate therapy for those with metastatic urothelial carcinoma (MUC) is therefore crucial. Most patients cannot get first-line cisplatin-based chemotherapy, and a small number cannot receive any platinum-based treatment. The immune checkpoint inhibitor pembrolizumab blocking the PD-1 with the PD-L1 protein expressed on urothelial carcinoma cells. This blockade reduces immunosuppressive effects and restores effective neoplastic cell eradication. Compared to conventional chemotherapy strategies, pembrolizumab had significant improvement in the safety profile, reduction of adverse effect rate, and elongation of survival under certain conditions. It offers an alternative treatment option for those who are ineligible for chemotherapy. Pembrolizumab has been given the approval to be used in first-line settings for patients who are ineligible for platinum and second-line settings for patients who have already had chemotherapy. This paper summarizes the mechanism and application of pembrolizumab for treating MUC. The drug’s efficacies under different conditions, advantages, current issues, and future investigation directions are discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».