Therapeutic Approaches to Penile Cancer: Standards of Care and Recent Developments
Notice bibliographique
Résumé
Joshua White,1 Ross Mason,2 Tarek Lawen,2 Jesse Spooner,2 Kauy VM Faria,3 Farah Rahman,1 Ranjith Ramasamy1 1Department of Urology, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL, USA; 2Department of Urology, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada; 3Department of Urology, Institute of Cancer of São Paulo, University of São Paulo School of Medicine, Sao Paulo, BrazilCorrespondence: Ranjith Ramasamy, University of Miami, Miller School of Medicine, 1120 NW 14th Street, 15th Floor, Miami, FL, 33136, USA, Tel +1 201 388-6644, Email ramasamy@miami.eduAbstract: Penile cancer is a rare malignancy, most commonly diagnosed in older men, associated with poor outcomes, dramatic decline in quality of life and sexual function. Squamous cell carcinoma is the most common histopathology of penile cancer, accounting for 95% of all cases. Localized, early-stage penile cancer can be effectively managed through penile-sparing techniques in many cases, though advanced stages of penile cancer carry a poor prognosis. Current innovative treatments are exploring the role of targeted therapy, HPV-directed therapy, immune checkpoint inhibitors and adoptive T-cell therapies in treatment and prevention of relapse of penile cancer. Clinical trials are investigating the potential of targeted therapies and immune checkpoint inhibitors in advanced penile cancer. This review examines the current management of penile cancer and highlights future directions in research and treatment.Keywords: penile cancer, inguinal lymph node dissection, immunotherapy, targeted therapy, HPV, adoptive T-cell therapy, sexual function
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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 | 0,038 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».