Navigating the challenges of immunotherapy as a neoadjuvant treatment for locally advanced squamous cell carcinoma of the head and neck: A review of the evidence from the literature
Notice bibliographique
Résumé
Locally advanced squamous cell carcinoma of the head and neck (LA-HNSCC) is the most common stage at diagnosis for this disease. Despite significant advancements in cure rates through surgery and chemoradiotherapy, recurrence rates remain high, underscoring the need for alternative strategies to improve outcomes. Immunotherapy, particularly PD-1 inhibitors, has become the standard of care in recurrent or metastatic settings, sparking interest in their use in LA-HNSCC. This review synthesizes the findings of clinical trials investigating neoadjuvant immunotherapy over the past five years, highlighting its potential to improve overall survival and prevent recurrence. We emphasize the substantial heterogeneity of these studies in terms of treatment regimens, combinations, and durations, which complicates the interpretation and comparison of results. Additionally, we discuss the potential role of immunotherapy in tailoring subsequent treatment strategies based on response. We also address key challenges in clinical trial design, such as the selection of appropriate endpoints (e.g., pathological response, toxicity, and time-to-event endpoints like disease-free survival or overall survival) and the integration of biomarkers to predict outcomes. Preliminary findings suggest that adding chemotherapy or other checkpoint inhibitors to PD-1 inhibitors may enhance pathological responses, although further research is needed to determine if this translates into longer survival and improved quality of life. We emphasize the need to identify predictive biomarkers for patient selection and establish consensus in trial design to facilitate result comparisons. In conclusion, while neoadjuvant immunotherapy offers promising opportunities, ongoing research is crucial to refine its clinical application and maximize its therapeutic potential in LA-HNSCC patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | low |
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».