AO Spine Clinical Practice Recommendations: Current Systemic Oncological Treatments with the Largest Impact on Patients with Metastatic Spinal Disease
Notice bibliographique
Résumé
Study DesignLiterature review with clinical recommendation.ObjectiveTo provide the readers with a concise curation of the latest literature in recent advances in systemic oncological therapies and their implications for decision-making in patients with metastatic spinal disease. This review aims to enhance spine specialist's understanding of modern oncological treatments to facilitate optimal timing and planning of local interventions.MethodsThe latest literature in the topic of advances in oncology was reviewed by a multidisciplinary group of experts in metastatic spinal disease and clinical recommendations were formulated. The recommendations were dichotomously graded into strong and conditional (weak) based on the integration of scientific methodology and content expert opinion. This opinion considered experience and practical issues such as risks, burdens, costs, patient values, and circumstances.ResultsFour high-impact studies were reviewed, demonstrating significant advancements in systemic treatments for metastatic cancers commonly affecting the spine. These studies showed improved survival outcomes and efficacy across breast cancer, colorectal cancer, prostate cancer, and renal cell carcinoma. The findings have important implications for surgical/radiotherapy planning, including considerations for timing of interventions, wound healing, and the potential for extended survival affecting construct durability requirements.ConclusionsRecent advances in systemic oncological treatments have important implications for managing metastatic spinal disease. Understanding these developments is crucial for spine specialists to optimize decision-making through a multidisciplinary approach, particularly regarding timing of local interventions, strategy of the surgical approach and reconstruction.[Formula: see text].
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».