Рандомизированные контролируемые исследования устанавливают причинно-следственные связи в строго определённых условиях; данные реальной практики (real-world evidence) характеризуют внедрение и переносимость результатов на популяцию, но вносят особые проблемы конфаундинга и измерения. Выживаемость без прогрессирования и общая выживаемость — различные конечные точки, а результативность (effectiveness) касается пользы в рутинной практике; межисследовательское сравнение требует выравнивания популяций, стратегий лечения, длительности наблюдения и оцениваемых показателей (estimands).

Преимущества ингибиторов поли(ADP-рибоза)-полимеразы (PARP) и иммунотерапии рассматриваются отдельно по молекулярным подгруппам и условиям применения. Финансовые трудности, географическая доступность, необходимость ухода за близкими и ограничения системы здравоохранения могут влиять на начало лечения, переносимую экспозицию и непрерывность терапии.

Авторы предлагают термин «социальное прерывание лечения» (social discontinuation) для обозначения нарушения терапии со значимым вкладом социальных факторов, отличая его от клинических причин и предпочтений пациента. Биологическое старение (biological weathering) предлагает биологически обоснованные связи между cumulative adversity (кумулятивным неблагоприятным воздействием) и воспалительными, нейроэндокринными, эпигенетическими и иммунными фенотипами.

Эпидемиологические ассоциации, трансляционные находки и экспериментальные механизмы поддерживают разные выводы; медиация через доставку лечения остаётся отличной от биологической модификации эффекта терапии. Человеческие эпидемиологические данные, трансляционные находки и экспериментальные механизмы поддерживают различные выводы; опосредование через доставку лечения отличается от биологической модификации эффекта лечения.

Приоритеты включают обоснованное расширение критериев включения, проспективную оценку социальных потребностей и экспозиции, адаптивное управление симптомами, навигацию пациентов и гибридные модели помощи. Автоматизированные инструменты извлечения данных и предсказания требуют внешней валидации, оценки справедливости (fairness assessment) и проспективной оценки клинического влияния.

Интеграция данных рандомизированных исследований и реальной практики может выявить устранимые барьеры, не умаляя клинической ценности эффективных методов лечения.