Changing Paradigms—An Update on the Multidisciplinary Management of Malignant Glioma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle