Recurrent nasopharyngeal carcinoma: treatment outcomes and morbidity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review highlights current management strategies for recurrent nasopharyngeal carcinoma (NPC) and their balance between efficacy and toxicity. RECENT FINDINGS: Optimal management of recurrent NPC requires individualized, multidisciplinary decisions that consider not only oncologic control but also functional outcomes and toxicity. Advances in imaging and Epstein--Barr virus DNA monitoring are improving early detection and risk stratification, helping tailor salvage approach to patient and disease factors. Recent evidences also shows that severe toxicity is not only modality-dependent but is shaped by patient and disease-related factors. SUMMARY: Endoscopic nasopharyngectomy achieves the best outcomes in resectable cases, with higher survival and lower morbidity than re-irradiation (re-RT). Extended resections are feasible only in selected cases. Re-RT, particularly with hyperfractionated intensity-modulated RT or proton therapy, remains essential for unresectable tumors but demands careful patient selection and vigilant management of late adverse effects. Systemic therapy has uncertain benefit, while immunotherapy is mostly effective in metastatic disease. Nodal recurrence is mainly managed with neck dissection, with prognosis shaped by extranodal spread and recurrence type.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».