USE OF TEMOZOLOMIDE IN AGGRESSIVE PITUITARY TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The management of aggressive pituitary macroadenomas represents a challenge to neurosurgeons. These tumors are very difficult to treat, owing mainly to their invasive nature, thus resulting in incomplete resections and propensity for recurrence. Multiple surgical procedures (transsphenoidal, transcranial, or a combination of both) are the first line management, followed by radiotherapy and chemotherapy. CLINICAL PRESENTATION: Three cases of patients with pituitary adenomas who underwent temozolomide treatment are presented. The first 2 patients had corticotroph macroadenoma of the Crooke's cell variant. Deterioration occurred in both cases despite multiple surgeries and adjuvant therapy. The third patient had a glioblastoma multiforme with an incidental pituitary tumor. INTERVENTION: All 3 patients had temozolomide administered orally on the first 5 days of a 28-day cycle for 12 cycles. Magnetic resonance imaging, endocrinological, and clinical follow-up were performed at monthly intervals. CONCLUSION: The marked improvement in clinical state of the first 2 patients accompanied by radiological evidence of tumor shrinkage in all patients demonstrates the potential use of temozolomide in treating aggressive pituitary macroadenomas. The usefulness of temozolomide in aggressive pituitary adenomas should be studied in larger trials.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».