Low to intermediate grade lung neuroendocrine tumours. A single centre real world experience
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lung neuroendocrine tumours (LNETs) are a rare heterogenous group of tumours whose incidence has been increasing. We investigated the diagnosis, treatment, and survival patterns of patients with low to intermediate grade LNETs. METHODS: A retrospective chart review of patients with low to intermediate grade LNETs, treated at a Canadian tertiary-level cancer centre was performed. RESULTS: We identified 59 patients. Most were G1or G2 and well or moderately differentiated. Forty-seven patients presented with local or locally advanced disease, of which 57.4 % received curative intent surgery. The rest were treated with definitive radiation, radical chemoradiation with platinum and etoposide, palliative chemotherapy with doxorubicin, or supportive care. The five-year overall survival (OS) for those treated surgically was 83 % versus 44 % in the non-surgical group. Metastatic disease was seen in 24/59 patients, with a five-year OS in patients with stage IV disease of 39 %. Of those with advanced or unresectable disease (n = 32), 21 received palliative systemic treatment with up to three lines of therapy. First-line treatment was most commonly chemotherapy with platinum/etoposide combination or somatostatin analogue therapy. Second-line treatment involved chemotherapy or targeted everolimus. PRRT was used once as a first-line and once as second-line therapy. Third-line included lanreotide or chemotherapy with capecitabine/temozolomide combination. CONCLUSION: Overall, patients with surgically resectable disease had a good five-year OS. However, inoperable or more advanced disease was associated with a poorer OS. Despite many treatment options, the sequence of treatments is poorly established. This highlights the need for further development and dissemination of evidence-based guidelines for LNET patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».