AT-40PROGNOSIS FACTORS IN GLIOBLASTOMA MULTIFORME
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A few factors are known to have an impact on survival for glioblastoma patients, like age, extent of resection and Karnofsky score. However, a lot remains to be understood to optimally treat these patients. The goal of our study was to find out the prognostic factors of patients in a non-clinical trial setting. METHODS: We retrospectively reviewed 355 adult patients who were treated for Glioblastoma Multiforme between 2007 and 2012. We reviewed the known prognosis factors. We estimated the extent of resection using the pre-op versus post-op post-Gadolinium MRI. The patients were classified as: biopsy, partial resection (> 10% remnant on post-op MRI), subtotal resection (< 10% remnant on post-op MRI) or total (no remnant on MRI). We also looked at the number of chemotherapy regimens after the adjuvant temozolomide. RESULTS: We proceeded to two multivariate analyses of all the data collected. The first one included all patients and extrapolated the data that was not available for some patients. The factors that were statistically associated with increased survival were: women sex (p = 0.0484), being treated with one (p < 0.001), two (p < 0.001) or three (p = 0.0016) regimens of chemotherapy, having a right-side tumor (p = 0.0312). In a second multivariate analysis we included only the patients whose data were complete (309/355). The factors that were statistically associated with increased survival were: chemotherapy; one to three regimens (p < 0,001), further regimens were not statistically related to survival. Factors associated with decreased survival were: biopsy alone, (p = 0,0006) partial resection (p = 0,0168), not having radiotherapy (p = 0,0034) and posterior fossa location (p = 0,0135). DISCUSSION AND CONCLUSION: As previously described, survival is increased with maximal safe resection. The use of multiple chemotherapy regimens improves survival, up to the third regimen. Surprisingly, patients with a longer delay before radiotherapy survived longer. This may reflect the fact that patients with biopsy alone were treated first.
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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».