Tailored Approaches and Patient-centered Care: The Current Landscape of Neoadjuvant Therapy in Rectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is the third most diagnosed cancer in Canada and worldwide. Although mortality rates have declined, it remains the second most lethal malignancy worldwide. For patients with locally advanced rectal cancer (LARC), several new concepts have been introduced in recent years for treatment sequencing and de-escalation. The use of pelvic magnetic resonance imaging (MRI) for initial staging and neoadjuvant therapy response assessment has become a key part of the workup for LARC, utilizing the expertise of specialist radiologists. High-volume rectal cancer centers have adopted total neoadjuvant therapy (TNT) as a preferred approach for many patients with LARC. There is rising interest in shortening the duration of chemotherapy or radiation, or even omitting radiation altogether for select patients, to reduce the burden of long-term toxicities. For patients who achieve clinical complete or near-complete responses (cCR or nCR) to neoadjuvant therapies, nonoperative management (NOM) has emerged as an option to avoid the complications of a total mesorectal excision (TME). This paradigm shift has resulted in numerous treatment options for many patients with rectal cancer, enabling a more individualized, multidisciplinary approach to care. Clinicians must understand how to interpret the evidence around these new concepts to successfully implement them into clinical practice. This review summarizes the recent evidence for neoadjuvant therapy approaches in rectal cancer to provide a context for this paradigm shift to a tailored therapeutic strategy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 ».