Effectiveness of adjuvant temozolomide treatment in patients with glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether adjuvant temozolomide treatment improved glioblastoma patients` survival in a large Canadian cohort. METHODS: We retrospectively studied 364 glioblastoma patients who received different modalities of treatment in 2 Canadian tertiary care centers in Edmonton and Halifax, Canada, between January 2000 and December 2006. The primary outcome was survival following the treatment protocol. RESULTS: The following variables were associated with an increased risk of death: The hazard risk (HR) of on-gross total resection was 0.50 (95% confidence interval [CI]: 0.39-0.64). The HR for the surgery-only group was 5.2 (95% CI: 3.85-7.06). The standard treatment group (surgery, radiation therapy [RT], and temozolomide) had an HR of 0.52 (95% CI: 0.37-0.74). The HR for patients who presented with seizure or whose presentation included seizures was 0.88 (95% CI: 0.55-0.89). Patient entry into trials had an HR of 0.74 (95% CI: 0.57-0.96). Finally, the HR for age was 1.02 (95% CI: 1.01-1.03) for every extra year. CONCLUSION: Concomitant temozolomide with RT and surgery was associated with longer survival compared with RT with surgery alone. We also found that younger age, surgical resection, seizure presence, and entry into trials are important prognostic factors for longer 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».