BCG and Alternative Therapies to BCG Therapy for Non-Muscle-Invasive Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer is a heterogeneous disease. Treatment decisions are mostly decided based on disease stage (non-muscle invasive or muscle invasive). Patients with muscle-invasive disease will be offered a radical treatment combined with systemic therapy, while in those with non-muscle-invasive disease, an attempt to resect the tumor endoscopically will usually be followed by different intravesical instillations. The goal of intravesical therapy is to decrease the recurrence and/or progression of the tumor. In the current landscape of bladder cancer treatment, BCG is given intravesically to induce an inflammatory response and recruit immune cells to attack the malignant cells and induce immune memory. While the response to BCG treatment has changed the course of bladder cancer management and spared many "bladders", some patients may develop BCG-unresponsive disease, leaving radical surgery as the best choice of curative treatment. As a result, a lot of effort has been put into identifying novel therapies like systemic pembrolizumab and Nadofaragene-Firadenovac to continue sparing bladders if BCG is ineffective. Moreover, recent logistic issues with BCG production caused a worldwide BCG shortage, re-sparking interest in alternative BCG treatments including mitomycin C, sequential gemcitabine with docetaxel, and others. This review encompasses both the historic and current role of BCG in the treatment of non-muscle-invasive bladder cancer, revisiting BCG alternative therapies and reviewing the novel therapeutics that were approved for the BCG-unresponsive stage or are under active investigation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».