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Enregistrement W2100289020 · doi:10.3171/2014.9.focus14677

Introduction: Glioblastoma: an update on pathophysiology and management strategies

2014· article· en· W2100289020 sur OpenAlexaff
Mitchel S. Berger, Jeffrey N. Bruce, Thomas C. Chen, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeurosurgical FOCUS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaPathophysiologyMedicineNeuroscienceComputer sciencePsychologyPathologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma multiforme remains an enigma for neu­ rooncology; our understanding has progressed, but the prognosis is still poor. In this issue of Neurosurgical Focus, the emphasis is on presenting current understanding of the pathophysiology of the disease and the manage­ ment strategies that stem from it. The issue can be divided into current management strategies and future treatments based on recent advances in understanding glioblastoma pathophysiology, including cancer stem cells, angiogen­ esis, and tumor heterogeneity. The first part of the issue is devoted to an evaluation of treatment methods available to patients today. From an operative standpoint, Hawasli et al. present a timely ar­ ticle on the use of stereotactic laser ablation of high­grade gliomas, a procedure that is available to most neurosur­ geons using the current armamentarium of imaging and ablative equipment. Lescher and colleagues assert that the time frame for the evaluation of postoperative chang­ es versus residual tumor is important in determining the extent of resection, given increasing data showing sur­ vival benefits with radiographically grossor near-total resections. From a medical perspective, Barbagallo et al. report data on long­term treatment with temozolomide, whereas Pompili et al. describe palliative care and end of life issues for patients with glioblastoma. The second part of this issue emphasizes the role of future treatments that will stem from recent advances in understanding the pathophysiology of glioblastoma mul­ tiforme. Sundar et al. present a timely review on the role of cancer stem cells in glioblastoma, which is followed by Khan and Ehtesham’s article on treatment based on targeting glioma stem cells. The importance and role of angiogenesis in glioblastoma pathophysiology is demon­ strated in Womeldorff et al.’s article on the role of hy­ poxia­inducible factor­1, hypoxia, and cytokine­induced angiogenesis. Understanding the role of angiogenesis leads to a better evaluation of the role of bevacizumab in glioblastoma treatment (Castro and Aghi) and the role of MET activation as a reaction to its use (Awad et al.). Tumor heterogeneity and the microenvironment are well recognized in glioblastoma, but recent advances in mo­ lecular genomics enable not only a precise diagnosis, but also prognostic implications. Aum et al. present a pre­ cise overview of the molecular and cellular heterogene­ ity found in glioblastoma. Golden et al. report preclinical data on the role of chloroquine and autophagy in glioblas­ toma. Two genes with important prognostic implications have recently been identified: IDH (Agnihotri et al.) and WT1 (Broaddus et al.). Identification of these targets can lead to new molecularly targeted therapies (Lau et al.). Treatment of glioblastoma requires a multidisciplin­ ary approach based on understanding the pathophysiol­ ogy of the disease, which will eventually lead to a better prognosis and quality of life for our patients. (http://thejns.org/doi/abs/10.3171/2014.9.FOCUS14677)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
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