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Enregistrement W4385650512 · doi:10.3390/curroncol30080540

Immunotherapy during the Immediate Perioperative Period: A Promising Approach against Metastatic Disease

2023· review· en· W4385650512 sur OpenAlexvenueno aff
Elad Sandbank, Anabel Eckerling, Adam Margalit, Liat Sorski, Shamgar Ben‐Eliyahu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIsrael Cancer Research Fund
Mots-clésMedicineImmunotherapyPerioperativeDiseaseClinical trialImmunosuppressionIntensive care medicineCancer immunotherapyCancerOncologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor excision is a necessary life-saving procedure in most solid cancers. However, surgery and the days before and following it, known as the immediate perioperative period (IPP), entail numerous prometastatic processes, including the suppression of antimetastatic immunity and direct stimulation of minimal residual disease (MRD). Thus, the IPP is pivotal in determining long-term cancer outcomes, presenting a short window of opportunity to circumvent perioperative risk factors by employing several therapeutic approaches, including immunotherapy. Nevertheless, immunotherapy is rarely examined or implemented during this short timeframe, due to both established and hypothetical contraindications to surgery. Herein, we analyze how various aspects of the IPP promote immunosuppression and progression of MRD, and how potential IPP application of immunotherapy may interact with these deleterious processes. We discuss the feasibility and safety of different immunotherapies during the IPP with a focus on the latest approaches of immune checkpoint inhibition. Last, we address the few past and ongoing clinical trials that exploit the IPP timeframe for anticancer immunotherapy. Accordingly, we suggest that several specific immunotherapies can be safely and successfully applied during the IPP, alone or with supporting interventions, which may improve patients' resistance to MRD and overall survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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