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Enregistrement W4367052200 · doi:10.5489/cuaj.8381

Adjuvant therapy for renal cell carcinoma

2023· article· en· W4367052200 sur OpenAlexaffvenueabout
Aly‐Khan A. Lalani, Anil Kapoor, Naveen S. Basappa, Bimal Bhindi, Georg A. Bjarnason, Dominick Bossé, Rodney H. Breau, Christina M. Canil, Luisa M. Cardenas, Vincent Castonguay, Claudia Chávez‐Muñoz, William Chu, Shaan Dudani, Jeffrey Graham, Daniel Y.C. Heng, Christian Kollmannsberger, Jean‐Baptiste Lattouf, Scott C. Morgan, M. Neil Reaume, Patrick O. Richard, Anand Swaminath, Simon Tanguay, Lori Wood, Luke T. Lavallée

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversité de MontréalWilliam Osler Health SystemCentre hospitalier universitaire de QuébecMcGill UniversityUniversity of OttawaCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversity of British ColumbiaCentre hospitalier de l'Université LavalOttawa HospitalHealth Sciences CentreMcMaster UniversityHôtel-Dieu de QuébecUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaJuravinski Cancer CentreSt. Joseph’s Healthcare HamiltonSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaKidney cancerContext (archaeology)ReferralPembrolizumabAdjuvantFamily medicineInternal medicineAdjuvant therapySystemic therapyRadiation oncologistOncologyRandomized controlled trialRegimenIntensive care medicineRadiation therapyCancerBreast cancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Several recent randomized trials evaluated the impact of adjuvant immune checkpoint inhibitor (ICI)-based therapy on post-surgical outcomes in renal cell carcinoma (RCC), with disparate results. The objective of this consensus statement is to provide data-driven guidance regarding the use of ICIs after complete resection of clear-cell RCC in a Canadian context. METHODS: An expert panel of genitourinary medical oncologists, urologic oncologists, and radiation oncologists with expertise in RCC management was convened in a dedicated session during the 2022 Canadian Kidney Cancer Forum in Toronto, Canada. Topic statements on the management of patients after surgery for RCC, including counselling, risk stratification, indications for medical oncology referral, appropriate followup, eligibility and management for adjuvant ICIs, as well as treatment options for patients with recurrence who received adjuvant immunotherapy, were discussed. Participants were asked to vote if they agreed or disagreed with each statement. Consensus was achieved if greater than 75% of participants agreed with the topic statement. RESULTS: A total of 22 RCC experts voted on 14 statements. Consensus was achieved on all topic statements. The panel felt patients with clear-cell RCC at increased risk of recurrence after surgery, as per the Keynote-564 group definitions, should be counselled about recurrence risk by a urologist, should be informed about the potential role of adjuvant ICI systemic therapy, and be offered referral to discuss risks and benefits with a medical oncologist. The panel felt that one year of pembrolizumab is currently the only regimen that should be considered if adjuvant therapy is selected. Panelists emphasized current opinions are based on disease-free survival given the available results. Significant uncertainty regarding the benefit and harms of adjuvant therapy remains, primarily due to a lack of consistent benefit observed across similar trials of adjuvant ICI-based therapies and immature overall survival (OS) data. CONCLUSIONS: This consensus document provides guidance from Canadian RCC experts regarding the potential role of ICI-based adjuvant systemic therapy after surgery. This rapidly evolving field requires frequent evidence-based re-evaluation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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