Localized Drug Delivery Systems: An Update on Treatment Options for Head and Neck Squamous Cell Carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is one of the most common cancers in the world, with surgery, radiotherapy, chemotherapy, and immunotherapy being the primary treatment modalities. The treatment for HNSCC has evolved over time, due to which the prognosis has improved drastically. Despite the varied treatment options, major challenges persist. HNSCC chemotherapeutic and immunotherapeutic drugs are usually administered systemically, which could affect the patient's quality of life due to the associated side effects. Moreover, the systemic administration of salivary stimulating agents for the treatment of radiation-induced xerostomia is associated with toxicities. Localized drug delivery systems (LDDS) are gaining importance, as they have the potential to provide non-invasive, patient-friendly alternatives to cancer therapy with reduced dose-limiting toxicities. LDDSs involve directly delivering a drug to the tissue or organ affected by the disease. Some of the common localized routes of administration include the transdermal and transmucosal drug delivery system (DDSs). This review will attempt to explore the different treatment options using LDDSs for the treatment of HNSCC and radiotherapy-induced damage and their potential to provide a better experience for patients, as well as the obstacles that need to be addressed to render them successful.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».