Indicators of Functional Status for Primary Malignant Brain Tumour Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We compared the functional status and survival time of patients with malignant gliomas. METHODS: This retrospective review included 143 patients diagnosed with malignant gliomas. Patients were grouped according to histopathological diagnosis. To measure functional status, patients were assigned a Karnofksy performance status (KPS) score at the time of presentation and at one, three, six, nine, 12 months and yearly intervals thereafter. Data were analyzed using descriptive methods as well as Kruskal-Wallis tests, Chi-square tests, Log-Rank tests and Cox's proportional hazards modeling. RESULTS: Eighty-four patients were male. The median age of patients was 63 years. One hundred and seven patients had a histopathological diagnosis of glioblastoma multiforme, 23 of anaplastic astrocytoma and 13 of anaplastic oligodendroglioma. Twenty-nine patients received aggressive multimodal treatment, 83 received intermediate treatment and the remaining 31 patients received conservative therapy. Significant treatment complications occurred in 33% of patients including four post-operative deaths. The anaplastic oligodendroglioma group had lower mortality and maintained better KPS scores over time, as did patients receiving full treatment. The most significant prognostic factors for functional status included age, pretreatment KPS, and type of treatment received. The most significant factors associated with time until death included age, severity of comorbidities, pretreatment KPS, presence of confusion, histopathological diagnosis and type of treatment received. CONCLUSION: In patients with malignant gliomas, younger age, better functional status at presentation and aggressive multimodal treatment were associated with improved longer-term functional status and survival. Confirmation of the effect of multimodal treatment on patient functional status would require a randomised controlled clinical trial.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».