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Enregistrement W4413364870 · doi:10.1016/j.ctrv.2025.103015

Advances in the management of locally advanced rectal cancer: A shift toward a patient-centred approach to balance outcomes and quality of life

2025· review· en· W4413364870 sur OpenAlexfundno aff
Marco Airoldi, Susana Roselló, Noelia Tarazona, Marisol Huerta, Leticia Pérez‐Santiago, Tania Fleitas, Vicente Pla‐Martí, Alberto Puccini, Desamparados Roda, Andrés Cervantes

Notice bibliographique

RevueCancer Treatment Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMSD ItaliaGenentechFoundation MedicineSierra OncologyDaiichi Sankyo EuropeServierEuropean Society for Medical OncologyFibroGenAstellas PharmaFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerSirtex MedicalNateraSeagenSociedad Española de Oncología MédicaBeiGeneINCLIVA Instituto de Investigación SanitariaGlaxoSmithKlineG1 TherapeuticsTakeda Pharmaceuticals U.S.A.Instituto de Salud Carlos IIIAmgenPfizerLes Laboratories Pierre FabreAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Colorectal cancerBalance (ability)CancerIntensive care medicineGerontologyOncologyInternal medicinePhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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