Perioperative Chemo/Immunotherapies in Lung Cancer: A Critical Review on the Value of Perioperative Sequences
Notice bibliographique
Résumé
Resectable non-small cell lung cancer (NSCLC) continues to pose significant challenges with high recurrence and mortality rates, despite traditional platinum-based chemotherapy yielding only an approximate 5% improvement in 5-year overall survival when administered preoperatively or postoperatively. In recent years, the integration of immune checkpoint inhibitors (ICIs), such as nivolumab, durvalumab and pembrolizumab, with platinum-based regimens in the perioperative setting has emerged as a transformative strategy. Our comprehensive review, based on a systematic bibliographic search of PubMed, Google Scholar, EMBASE, Cochrane Library, and clinicaltrials.gov, targeting pivotal clinical trials from the past two decades, examines the impact of these neoadjuvant and adjuvant chemoimmunotherapy approaches on major pathological response rates and overall survival in early-stage NSCLC. Although these perioperative strategies represent a paradigm shift in treatment, promising durable responses are offset by persistent recurrence, emphasizing the necessity for optimized treatment sequencing, duration, and the identification of predictive biomarkers. Collectively, our findings underscore the critical role of the perioperative schema, particularly the neoadjuvant component, which enables the evaluation of novel biomarkers as surrogates for overall survival, in improving patient outcomes and delineating future research directions aimed at reducing mortality and enhancing the quality of life for patients with resectable NSCLC.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».