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492 results on '"Gaudy-Marqueste C"'

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4. ESMO consensus conference recommendations on the management of metastatic melanoma: under the auspices of the ESMO Guidelines Committee

5. ESMO consensus conference recommendations on the management of locoregional melanoma: under the auspices of the ESMO Guidelines Committee

7. Operational classification of cutaneous squamous cell carcinomas based on unsupervised clustering of real cases by experts

8. Operational classification of cutaneous squamous cell carcinomas based on unsupervised clustering of real cases by experts.

9. Étude nationale évaluant l’apport thérapeutique des stratégies de médecine personnalisée dans le mélanome métastatique

10. Détection automatisée du mélanome. Développement d’un algorithme combinant une approche inspirée de l’analyse du dermatologue fondée sur la caractérisation de l’asymétrie du mélanome et un ensemble de réseaux de neurones à convolution

11. La compétition VisioMel : à la recherche d’une signature numérique prédisant le risque de récidive des mélanomes cutanés primitifs

12. Étude d’efficacité et de tolérance en vie réelle des patients atteints de mélanome métastatique traités en première ligne par ipilimumab + nivolumab versus nivolumab

18. European consensus-based interdisciplinary guideline for diagnosis and treatment of basal cell carcinoma—update 2023

26. Les anticorps monoclonaux chimériques anti-ICOS 314.8 inhibent les cellules tumorales et les lymphocytes T régulateurs dans le syndrome de Sézary

27. 838P Patterns of response/progressive disease (PD) and management following PD with anti-PD-1 (PD1) in patients (pts) with advanced cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC)

28. Chimerized anti-ICOS 314.8 monoclonal antibodies inhibit tumor cells and regulatory T cells in patients with Sézary syndrome

29. 824P Patterns of response/progression and management following progressive disease (PD) with anti-PD-(L)1 (PD(L)1) in patients (pts) with advanced Merkel cell carcinoma (MCC)

30. 858P Automated detection of melanoma: Comparing a convolutional neural network (CNN) approach with an algorithm assessing disorder in the pattern of pigmented lesions, intended to mimick onco-dermatologists' visual analysis

31. 832P Treatment sequence with tebentafusp (tebe) and anti-PD1/ipilimumab (PD1+IPI) in HLA-A2*02:01 patients (pts) with metastatic uveal melanoma (mUM)

32. LBA46 Primary efficacy, safety, and survival data from the registration-intended cohort of patients with anti–PD-1–failed melanoma from the IGNYTE clinical trial with RP1 combined with nivolumab

42. Prédiction du bénéfice de l’immunothérapie dans le mélanome avancé par une modélisation mathématique de la cinétique de paramètres biologiques simples

43. Analyse comparative de la survie sans progression et de l’intervalle de temps avant le traitement suivant chez les patients répondeurs à une immunothérapie ou à une thérapie ciblée en première ligne

44. Données d’efficacité et de survie en vie réelle de patients atteints d’un carcinome épidermoïde cutané évolué sous anti-PD(L)-1 en première ligne de traitement

45. Efficacité et tolérance de l’association anti-PD-1 et lenvatinib dans le mélanome avancé: LENVAMEL, une étude rétrospective multicentrique en vie réelle menée par le Groupe de cancérologie cutanée (GCC)

46. Quand arrêter l’immunothérapie dans le mélanome avancé : émulation d’essais cibles

47. Encorafénib plus binimétinib suivi d’ipilimumab plus nivolumab versus ipilimumab plus nivolumab chez des patients atteints de mélanome avancé muté BRAF-V600E/K : résultats de l’étude de phase II de l’EORTC (EBIN)

48. Étude de phase 3 (PIVOTAL) sur le daromun intralésionnel néoadjuvant comparé à une chirurgie immédiate dans le mélanome entièrement résécable avec métastases cutanées régionales et/ou ganglionnaires

49. Résultats du suivi à 10ans de l’association nivolumab plus ipilimumab dans le mélanome avancé issus de l’essai de phase 3, CheckMate 067

50. Position statement on classification of basal cell carcinomas. Part 1: unsupervised clustering of experts as a way to build an operational classification of advanced basal cell carcinoma based on pattern recognition

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Books, media, physical & digital resources