Expert Consensus on the Management of Advanced Clear-cell Renal Cell Carcinoma: Indian Perspective (Pearl-india)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In advanced Renal Cell Carcinoma (aRCC), systemic therapy is the mainstay of treatment, with no or little role for surgery in these patients. Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) and immune-oncological (IOs) therapies, either alone or in combination, are recommended in these patients depending on patient and tumour factors. The sequencing of therapies is critical in RCC because the choice of subsequent line therapy is heavily dependent on the response and duration of the previous treatment. There are additional barriers to RCC treatment in India. Immunotherapy is the cornerstone of treatment in ccRCC, but it is prohibitively expensive and not always reimbursed, effectively putting it out of reach for the vast majority of eligible patients in India. Furthermore, in advanced RCC (particularly the clear cell variety), Indian oncologists consider the disease burden of the patients, which is particularly dependent on the quantum of the disease load, clinical symptoms, and performance status of the patient, before deciding on treatment. There are no India-specific guidelines for clear cell RCC (ccRCC) treatment or the positioning and sequencing of molecules in the management of advanced ccRCC that take these country-specific issues into account. The current consensus article provides expert recommendations and treatment algorithms based on existing clinical evidence, which will be useful to specialists managing advanced ccRCC.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».