Deciphering the Dilemma: Choosing the Optimal Total Neoadjuvant Treatment Strategy for Locally Advanced Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Rectal cancer management has evolved significantly, particularly with neoadjuvant treatment strategies. This narrative review examines the development and effectiveness of these therapies for locally advanced rectal cancer (LARC), highlighting the historical quest that led to current neoadjuvant alternatives. Initially, trials showed the benefits of adding radiotherapy (RT) and chemotherapy (CT) to surgery, reducing local recurrence (LR). The addition of oxaliplatin to chemoradiotherapy (CRT) further improved outcomes. TNT integrates chemotherapy and radiotherapy preoperatively to enhance adherence, timing, and systemic control. Key trials, including PRODIGE 23, CAO/ARO/AIO 12, OPRA, RAPIDO, and STELLAR, are analyzed to compare short-course and long-course RT with systemic chemotherapy. The heterogeneity and difficulty in comparing TNT trials due to different designs and outcomes are acknowledged, along with their promising long-term results. On the other hand, it briefly discusses the potential for non-operative management (NOM) in select patients, a strategy gaining traction due to favorable outcomes in specific trials. As a conclusion, this review underscores the complexity of rectal cancer treatment, emphasizing individualized approaches considering patient preferences and healthcare resources. It also highlights the importance of interpreting impressive positive or negative results with caution due to the variability in study designs and patient populations.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».