Expert Perspectives on Controversies in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer Management: Narrative Review and Report of the First US Prostate Cancer Conference Part 2
Notice bibliographique
Résumé
Background: Management strategies for metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) have rapidly shifted in recent years. As novel imaging and therapeutic approaches have made their way to the clinic, providers are encountering increasingly challenging clinical scenarios, with limited guidance from the current literature. Materials and Methods: The US Prostate Cancer Conference (USPCC) is a multidisciplinary meeting of prostate cancer experts intended to address the many challenges of prostate cancer management. At the first annual USPCC meeting, areas of controversy and consensus were identified during a 2-day meeting that included expert presentations, full-panel discussions, and postdiscussion responses to questions developed by the USPCC cochairs and session moderators. Results: This narrative review covers the USPCC expert discussion and perspectives relevant to mCRPC, including neuroendocrine/aggressive-variant prostate cancer (NEPC/AVPC). Areas of broad agreement identified among USPCC experts include the benefits of poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors for patients with BRCA1/2 mutations, the use of radioligand therapy in patients with prostate-specific membrane antigen (PSMA)–positive mCRPC, and the need for clinical trials that address real-world clinical questions, including the performance of novel therapies when compared with modern standard-of-care treatment. Ongoing areas of controversy and uncertainty included the appropriateness of PARP inhibitors in patients with non-BRCA1/2 mutations, the optimal definition of PSMA positivity, and systemic therapies for patients with NEPC/AVPC after progression on platinum-based therapies. Conclusions: The first annual USPCC meeting identified several areas of controversy in the management of mCRPC, highlighting the urgent need for clinical trials designed to facilitate treatment selection and sequencing in this heterogeneous disease state.
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 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 | 0,020 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».