Retreatment, rechallenge, and escalation with subsequent immune checkpoint inhibitor therapies across cancers after initial failure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) are used across many tumor types in perioperative and advanced settings. However, most patients discontinue treatment due to disease progression, adverse events, or other reasons. Clinical benefit of using ICIs following discontinuation is not well defined. METHODS: We analyzed the literature examining ICI treatment outcomes after progression or discontinuation in different tumor types. We extracted data from 51 studies, assessed the strength of the evidence, summarized treatment options, and identified gaps in our understanding. RESULTS: We proposed definitions for the different scenarios of subsequent treatment with ICIs. In melanoma, studies frequently reported complete response (CR), partial response (PR), and stable disease (SD) following subsequent ICI therapy. In renal cell carcinoma, discordant results have been reported following subsequent ICI treatment; some trials reported CR/PR cases, whereas others did not show any CR/PR. In non-small-cell lung cancer, we found frequent reports of PR or SD but not CR following subsequent ICI treatment, although studies had small patient cohorts. Subsequent ICI treatment showed efficacy in some patients with urothelial carcinoma, but the small cohort sizes limited the strength of the evidence. One cross-tumor study investigated subsequent ICI treatment after initial discontinuation and reported a few PR and SD without any CR. CONCLUSIONS: Evidence supporting the efficacy of subsequent ICI treatment is strongest in melanoma, but the level of evidence remains low overall. Prospective studies and improved reporting of subsequent ICI therapy in existing trials investigating long-term outcomes, standardized predictive factors, and treatment modalities are warranted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle