Overview of Molecular Prognostication for Common Solid Tumor Histologies – What the Surgeon Should Know
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Narrative Literature review. OBJECTIVE: To provide a general overview of important molecular markers and targeted therapies for the most common neoplasms (lung, breast, prostate and melanoma) that metastasize to the spine and offer guidance on how to best incorporate them in the clinical setting. METHODS: A narrative review of the literature was performed using PubMed, Google Scholar, Medline databases, as well as the histology-specific National Comprehensive Cancer Network guidelines to identify relevant articles limited to the English language. Relevant articles were reviewed for commonly described molecular mutations or targeted therapeutics, as well as associated clinical outcomes, and surgery-related risks. RESULTS: Molecular markers and targeted therapies have dramatically improved the survival of cancer patients. The increasing importance of prognostic molecular markers and targeted therapies provides rationale for their incorporation into clinical decision-making for patients diagnosed with metastatic spine disease. In this review, we discuss the molecular markers/mutations and targeted therapies associated with the most common malignancies that metastasize to the spine and provide a framework that the surgeon can utilize when evaluating patients for potential intervention. Finally, we provide case examples that highlight the importance of molecular prognostication and therapies in surgical decision-making. CONCLUSION: An integrated understanding of the implications of surgery, radiation, molecular markers and targeted therapies that guide prognostication and treatment is warranted in order to achieve the most favorable outcomes for patients with metastatic spine disease.
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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) | 0,000 | 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 ».