Advanced Urologic Cancer Consensus Conference (AUC3) 2025: Expert consensus on the management of renal cell and urinary tract cancers
Notice bibliographique
Résumé
The therapeutic landscape for renal cell carcinoma (RCC) and urinary tract cancer (UTC) has transformed dramatically, creating complexity in treatment selection and sequencing. The 2025 Advanced Urologic Cancer Consensus Conference was convened to establish evidence-based expert consensus recommendations for optimal management. A multidisciplinary panel of 51 experts participated in a modified Delphi process addressing questions developed through iterative consensus-building covering RCC and UTC management. Voting occurred before and after the conference, and analyses focused on postmeeting responses. Consensus was defined as ≥75% agreement, with strong consensus as >90%. Strong consensus was found on the use of adjuvant pembrolizumab for higher risk RCC (pathologic T2 [pT2], grade 4; pT3-pT4, any grade; pTXN1; or fully resected metastatic disease) and on neoadjuvant therapy before cystectomy for localized UTC. There was strong consensus on the use of enfortumab vedotin plus pembrolizumab as frontline therapy for metastatic UTC and the use of platinum-based chemotherapy postprogression in biomarker-negative UTC. For RCC, there was consensus on the role of single-agent vascular endothelial growth factor receptor-tyrosine kinase inhibitor therapy after progression on frontline immune checkpoint inhibitor/vascular endothelial growth factor receptor-tyrosine kinase inhibitor therapy or dual immune checkpoint inhibitor therapy. However, there was a lack of consensus on other critical areas in the management of RCC and UTC. The 2025 Advanced Urologic Cancer Consensus Conference provides evidence-informed guidance for complex clinical scenarios while identifying critical research priorities. The group recognizes that the lack of consensus across multiple areas highlights the need for improved patient selection and prospective studies enabling optimal combination and sequencing approaches. This iterative annual process will address evolving treatment paradigms to optimize outcomes.
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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 | 0,201 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».