Neoadjuvant systemic therapy in managing locally advanced renal cancer before surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to estimate the effectiveness and safety of neoadjuvant systemic therapy in locally advanced renal tumor patients who undergo a nephrectomy in terms of survival, tumor response, and surgical feasibility. METHODS: We included clinical trials, quasi-experimental studies, and cohort studies providing data on the use of neoadjuvant systemic therapy in managing locally advanced renal cancer before surgery in adult patients. The primary outcomes were cancer-specific survival (CSS), overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and disease-free survival (DFS). We performed a meta-analysis of proportions in R and assessed the risk of bias with the MINORS tool. RESULTS: Nine studies were included for qualitative synthesis and seven for meta-analysis. All non-randomized studies assessed had a low risk of bias against the stated objective by clearly stating their purpose. Likewise, most studies had a low risk of bias in the consecutive inclusion of patients, contemporary groups, and equivalence. Change in tumor size ranged from -50% to +7.9%. Partial response was achieved in 26% (95% confidence interval 15-42). CONCLUSIONS: Neoadjuvant therapy in locally advanced renal tumors ≥T3 or N1 has shown positive results regarding clinical tumor regression in about one-third of the patients. It is feasible and safe in this high-risk population.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».