Doxorubicin and trabectedin for recurrent leiomyosarcoma – A case report
Notice bibliographique
Résumé
Uterine leiomyosarcoma (LMS) represents a rare yet highly aggressive tumor, comprising approximately 1% of uterine malignancies. First-line regimens involving doxorubicin or gemcitabine and docetaxel demonstrate modest response rates. Notably, the combination of doxorubicin plus trabectedin has emerged as a preferred first-line option following the LMS-04 study, showing superior progression-free survival compared to doxorubicin alone. Second-line therapy for recurrent LMS poses greater challenges, with single-agent treatments exhibiting limited efficacy. Herein, we present a case of a 65-year-old woman with stage 1B uterine leiomyosarcoma, previously treated with surgical resection and adjuvant gemcitabine/docetaxel, due to surgical morcellation. Despite initially achieving disease-free status, she experienced a first recurrence 5 years later, treated with surgery and radiation, and a second recurrence 4 years after, necessitating second-line therapy with doxorubicin and trabectedin. The patient exhibited a remarkable response to this regimen, achieving partial response after 6 cycles of doxorubicin and trabectedin chemotherapy. She maintained stable disease over 13 cycles of maintenance trabectedin and 6 months off treatment, for a total of 16 months of progression-free survival. This case underscores the potential efficacy of combination chemotherapy with doxorubicin and trabectedin as a second-line treatment option for recurrent uterine leiomyosarcoma.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».