Advances in the management of locally advanced rectal cancer: A shift toward a patient-centred approach to balance outcomes and quality of life
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of locally advanced rectal cancer (LARC) has undergone a significant evolution in recent years, shifting toward more selective strategies that balance oncological outcomes with quality of life (QoL) preservation. Total neoadjuvant treatment (TNT) has improved local control and reduced distant metastases, but its long-term toxicities have sparked growing interest in treatment de-escalation strategies aimed at minimizing adverse effects while maintaining efficacy. This review focuses on the therapeutic advancements for LARC, analysing both established standards and emerging innovations. We discuss the increasing adoption of organ-preserving approaches, particularly the Watch-and-Wait (WW) strategy for patients achieving a clinical complete response (cCR), and potentially the selective omission of radiotherapy in well-defined cases. Additionally, we explore and examine less invasive surgical techniques that preserve function without compromising cure rates. Beyond standard treatment approaches, we highlight the role of immunotherapy, particularly its breakthrough efficacy in LARC with deficient mismatch repair/microsatellite instability (dMMR/MSI), leading to the concept of immune-ablation: achieving complete tumor regression while sparing patients from chemotherapy, radiotherapy, and surgery. Ongoing research is investigating immunotherapy's potential role also in proficient mismatch repair/microsatellite stable (pMMR/MSS) LARC. Finally, we discuss emerging predictive biomarkers, such as circulating tumor DNA (ctDNA) and radiomics, which might refine patient selection and guide treatment individualization. The future of LARC management lies in a precision-driven approach, where survival is optimized without compromising QoL. By embracing innovation and personalizing care, we are entering a new era where cure remains paramount, but never at the expense of the patient's well-being.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».