PROGRESS IN CLINICAL NEUROSCIENCES: Advances in the Management of Low-Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
The management of low-grade gliomas represents one of the most challenging and controversial areas in neuro-oncology. Many aspects of the treatment of low-grade gliomas are debated, including the optimal timing of surgery and radiotherapy, the benefit of extensive surgery, and the impact of these variables on the natural history of these indolent and generally incurable tumours. The recently published results of several large multicentre trials addressing the timing and dose of radiotherapy have provided solid evidence for delayed and reduced dose irradiation. These studies have also confirmed prognostic variables that can be used to guide management of individual patients. Among these variables is the observation that tumours with oligodendroglial features have a better natural history and response profile. The recognition that as many as two thirds of low-grade gliomas have oligodendroglial features, advances in molecular diagnostics making accurate pathologic diagnosis of oligodendroglial tumours possible, and the established chemosensitivity of malignant oligodendrogliomas, have raised new issues surrounding the potential value of chemotherapy for low-grade gliomas. This review will be restricted to low-grade diffuse astrocytomas, oligodendrogliomas, and low-grade mixed oligoastrocytomas in adults, and provide evidence-based guidelines for the management of these tumours, including the emerging role of chemotherapy as initial treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».