Pan-Canadian Analysis of Practice Patterns in Small Cell Carcinoma of the Cervix: Insights from a Multidisciplinary Survey
Notice bibliographique
Résumé
Small-cell neuroendocrine carcinoma of the cervix (SCNECC) is a rare cancer with poor prognosis, with limited data to guide its treatment. The objective of this study was to evaluate practice patterns in the management of SCNECC. A 23-question online survey on management of SCNECC was disseminated to Canadian gynecologic oncologists (GO), radiation oncologists (RO) and medical oncologists (MO). In total, 34 practitioners from eight provinces responded, including 17 GO, 13 RO and four MO. During staging and diagnosis, 74% of respondents used a trimodality imaging approach, and 85% tested for neuroendocrine markers. In early-stage (1A1-1B2) SCNECC, 87% of practitioners used a surgical-based approach with various adjuvant and neoadjuvant treatments. In locally advanced (1B3-IVA) SCNECC, 53% favored primary chemoradiation, with cisplatin and etoposide, with the remainder using surgical or radiation-based approaches. In metastatic and recurrent SCNECC, the most common first-line regimen was etoposide and platinum, and 63% of practitioners considered clinical trials in the first line setting or beyond. This survey highlights diverse practice patterns in the treatment of SCNECC. Interdisciplinary input is crucial to individualizing multimodality treatment, and there is a need for prospective trials and intergroup collaboration to define the optimal approach towards managing this rare cancer type.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».