Clinical management of typical and atypical carcinoids/neuroendocrine tumors in <scp>ENETS</scp> centres of excellence ( <scp>CoE</scp> ): Survey from the <scp>ENETS</scp> lung <scp>NET</scp> task force
Notice bibliographique
Résumé
Lung carcinoid tumours are neuroendocrine neoplasms originating from the bronchopulmonary tract's neuroendocrine cells, accounting for only 1%-3% of all lung cancers but 30% of all neuroendocrine tumours. The incidence of lung carcinoids, both typical and atypical, has been increasing over the years due to improved diagnostic methods and increased awareness among clinicians and pathologists. The most recent WHO classification includes a subgroup of lung carcinoids with atypical morphology and higher mitotic count and/or Ki67 labelling index. Despite appropriate surgery, the 5-year survival rate for atypical carcinoids barely exceeds 50%-70%. The role of adjuvant therapy in lung carcinoids is not well-defined, and clinical decisions are generally based on the presence of high-risk features. Long-term follow-up is essential to monitor for recurrence, although the optimal follow-up protocol remains unclear. To address the lack of consensus in clinical management decisions, the European Neuroendocrine Tumor Society (ENETS) initiated a survey among 20 expert centres. The survey identified varied opinions on approaches to imaging, surgery, use of adjuvant therapy, and follow-up protocols. Notably, the absence of dedicated multidisciplinary lung neuroendocrine tumour boards in some centres was evident. Experts agreed on the need for a prospective adjuvant trial in high-risk patients, emphasizing the feasibility of such a study. In conclusion, the study highlights the need for a more uniform adoption of existing guidelines in the management of lung carcinoid tumours and emphasizes the importance of international collaboration to advance research and patient care. Close collaboration between healthcare providers and patients is vital for effective long-term surveillance and management of these rare tumours.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».