Current management of gastric adenocarcinoma: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Gastric adenocarcinoma is a leading cause of cancer death worldwide. The management of this aggressive malignancy largely depends on tumor characteristics especially stage. Superficial early-stage gastric cancer can be safely managed by endoscopic resection, though clear negative deep and lateral margins must be obtained. Optimal surgical resection is an essential part of the treatment for locally advanced gastric adenocarcinoma, with perioperative and adjuvant therapies having significant impact on long-term outcomes. Chemoradiation is reserved for patients with suboptimal surgical resection. Recent therapeutic advances have prolonged survival in patients with metastatic gastric adenocarcinoma, include checkpoint inhibitors and biomarker-directed therapy. Targeted therapies in gastric adenocarcinoma include monoclonal antibodies directed against vascular endothelial growth factor (VEGF), vascular endothelial growth factor receptor-2 (VEGFR-2), and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2). While anti-VEGF therapies were not found beneficial in the perioperative setting, the effectiveness of HER2 targeted agents in resectable HER2-positive gastric adenocarcinoma is being studied. Microsatellite instability (MSI) varies greatly in patients with gastric adenocarcinoma between 5-20% based on ethnic origin, tumour heterogeneity and staging. The role chemotherapy in the perioperative setting for patients with MSI-high tumors remains controversial while immunotherapy demonstrates promising results in preliminary studies. Immune checkpoint inhibitors in combination with chemotherapy has been shown to improve outcomes in patients with metastatic gastric adenocarcinoma who express programmed cell death 1 ligand 1 (PD-L1) and is now being investigated in the perioperative setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».