Management of advanced prostate cancer in the Asia‐Pacific region: Summary of the Asia‐Pacific Advanced Prostate Cancer Consensus Conference 2023
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the third Asia-Pacific Advanced Prostate Cancer Consensus Conference (APAC APCCC 2023) was to discuss the application in the Asia-Pacific (APAC) region of consensus statements from the 4th Advanced Prostate Cancer Consensus Conference (APCCC 2022). METHODS: The one-day meeting in July 2023 brought together 27 experts from 14 APAC countries. The meeting covered five topics: (1) Intermediate- and high-risk and locally advanced prostate cancer; (2) Management of newly diagnosed metastatic hormone-sensitive prostate cancer; (3) Management of non-metastatic castration-resistant prostate cancer; (4) Homologous recombination repair mutation testing; (5) Management of metastatic castration-resistant prostate cancer. Pre- and post-symposium polling gathered APAC-specific responses to APCCC consensus questions and insights on current practices and challenges in the APAC region. RESULTS: APAC APCCC highlights APAC-specific considerations in an evolving landscape of diagnostic technologies and treatment innovations for advanced prostate cancer. While new technologies are available in the region, cost and reimbursement continue to influence practice significantly. Individual patient considerations, including the impact of chemophobia on Asian patients, also influence decision-making. CONCLUSION: The use of next-generation imaging, genetic testing, and new treatment combinations is increasing the complexity and duration of prostate cancer management. Familiarity with new diagnostic and treatment options is growing in the APAC region. Insights highlight the continued importance of a multidisciplinary approach that includes nuclear medicine, genetic counseling, and quality-of-life expertise. The APAC APCCC meeting provides an important opportunity to share practice and identify APAC-specific issues and considerations in areas of low evidence where clinical experience is growing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».