Changing Paradigms—An Update on the Multidisciplinary Management of Malignant Glioma
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of malignant glioma requires a multidisciplinary team. Treatment includes surgery, radiotherapy, and chemotherapy. Recently developed agents have demonstrated activity against recurrent malignant glioma and efficacy if given concurrently with radiotherapy in the upfront setting. Oligodendroglioma with 1p/19q deletions has been recognized as a distinct pathologic entity with particular sensitivity to radiotherapy and chemotherapy. Randomized trials have shown that early neoadjuvant or adjuvant administration of procarbazine, lomustine, and vincristine chemotherapy prolongs disease-free survival; however, it has no impact on overall survival. Temozolomide, a novel alkylating agent, has shown modest activity against recurrent glioma. In combination with radiotherapy in newly diagnosed patients with glioblastoma, temozolomide significantly prolongs survival. Molecular studies have demonstrated that the benefit is mainly observed in patients whose tumors have a methylated methylguanine methyltransferase gene promoter and are thus unable to repair some of the chemotherapy-induced DNA damage. For lower-grade glioma, the use of chemotherapy remains limited to recurrent disease, and first-line administration is the subject of ongoing clinical trials. Irinotecan and agents like gefitinib, erlotinib, and imatinib targeting the epidermal growth factor receptor and platelet-derived growth factor receptor have shown some promise in recurrent malignant glioma. This review summarizes recent developments, focusing on the clinical management of patients in daily neuro-oncology practice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».