The Neurologic Assessment in Neuro-Oncology (NANO) scale: a tool to assess neurologic function for integration into the Response Assessment in Neuro-Oncology (RANO) criteria
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Macdonald criteria and the Response Assessment in Neuro-Oncology (RANO) criteria define radiologic parameters to classify therapeutic outcome among patients with malignant glioma and specify that clinical status must be incorporated and prioritized for overall assessment. But neither provides specific parameters to do so. We hypothesized that a standardized metric to measure neurologic function will permit more effective overall response assessment in neuro-oncology. Methods: An international group of physicians including neurologists, medical oncologists, radiation oncologists, and neurosurgeons with expertise in neuro-oncology drafted the Neurologic Assessment in Neuro-Oncology (NANO) scale as an objective and quantifiable metric of neurologic function evaluable during a routine office examination. The scale was subsequently tested in a multicenter study to determine its overall reliability, inter-observer variability, and feasibility. Results: The NANO scale is a quantifiable evaluation of 9 relevant neurologic domains based on direct observation and testing conducted during routine office visits. The score defines overall response criteria. A prospective, multinational study noted a >90% inter-observer agreement rate with kappa statistic ranging from 0.35 to 0.83 (fair to almost perfect agreement), and a median assessment time of 4 minutes (interquartile range, 3-5). Conclusion: The NANO scale provides an objective clinician-reported outcome of neurologic function with high inter-observer agreement. It is designed to combine with radiographic assessment to provide an overall assessment of outcome for neuro-oncology patients in clinical trials and in daily practice. Furthermore, it complements existing patient-reported outcomes and cognition testing to combine for a global clinical outcome assessment of well-being among brain tumor patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».