Early toxicity predicts long-term survival in high-grade glioma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with high-grade gliomas are treated with surgery followed by chemoradiation. The risk factors and implications of neurological side effects are not known. METHODS: Acute and late ≥ grade 3 neurological toxicities (NTs) were analysed among 2761 patients from 14 RTOG trials accrued from 1983 to 2003. The association between acute and late toxicity was analysed using a stepwise logistic regression model. The association between the occurrence of acute NT and survival was analysed as an independent variable. RESULTS: There were 2610 analysable patients (86% glioblastoma, 10% anaplastic astrocytoma). All received a systemic agent during radiation (83% chemotherapy, 17% biological agents). Median radiation dose was 60 Gy. There were 182 acute and 83 late NT events. On univariate analysis, older age, poor performance status, aggressive surgery, pre-existing neurological dysfunction, poor mental status and twice-daily radiation were associated with increased acute NT. In a stepwise logistic regression model the occurrence of acute NT was significantly associated with late NT (OR=2.40; 95% CI=1.2-4.8; P=0.014). The occurrence of acute NT predicted poorer overall survival, independent of recursive partitioning analysis class (median 7.8 vs 11.8 months). INTERPRETATION: Acute NT is significantly associated with both late NT and overall survival.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».