Neoadjuvant and adjuvant systemic therapy in HCC: Current status and the future
Notice bibliographique
Résumé
Surgical therapies in patients with early-stage HCC can afford long-term survival but are often limited by the continued risk of recurrence, underscoring an interest in (neo)adjuvant strategies. Prior attempts at adjuvant therapy using tyrosine kinase inhibitors failed to yield significant improvements in recurrence-free survival or overall survival. Advances in the efficacy of systemic therapy options, including the introduction of immune checkpoint inhibitors, have fueled renewed interest in this area. Indeed, the IMBrave050 trial recently demonstrated significant improvements in recurrence-free survival with 1 year of adjuvant atezolizumab plus bevacizumab in high-risk patients undergoing surgical resection or ablation, with several other ongoing trials in this space. There is a strong rationale for consideration of the administration of these therapies in the neoadjuvant setting, supported by early clinical data demonstrating high rates of objective responses, although larger trials examining downstream outcomes are necessary, particularly considering the possible risks of this strategy. In parallel, there has been increased interest in using systemic therapies as a bridging or downstaging strategy for liver transplantation. Current data suggest the short-term safety of this approach, with acceptable rates of rejection, so immunotherapy is not considered a contraindication to transplant; however, larger studies are needed to evaluate the incremental value of this approach over locoregional therapy. Conversely, the use of immunotherapy is currently discouraged after liver transplantation, given the high risk of graft rejection and death. The increasing complexity of HCC management and increased consideration of (neo)adjuvant strategies highlight the critical role of multidisciplinary care when making these decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».