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Enregistrement W2258640840 · doi:10.1093/nop/npv027

Glioblastoma in the elderly: making sense of the evidence

2015· article· en· W2258640840 sur OpenAlexaff
Matthew Mason, Normand Laperrière, Wolfgang Wick, David A. Reardon, Annika Malmström, Elizabeth Hovey, Michael Weller, James Perry

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlioblastomaRadiation therapyTemozolomideOncologyChemotherapyMethyltransferaseInternal medicineEvidence-based managementRandomized controlled trialEvidence-based practiceIntensive care medicineMethylationPathologyAlternative medicineCancer researchDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glioblastoma is a highly malignant neoplasm, notorious for its poor prognosis. The median age of diagnosis is 64 years, with an increasing number of patients diagnosed over the age of seventy. Managing elderly patients with this condition is challenging. Management pathways may include surgery, radiotherapy, chemotherapy, and best supportive care. Many clinical trials in oncology exclude elderly patients, including some of those for malignant brain tumors, leaving less evidence to guide treatment in these patients. Recent advances in molecular diagnostics and biomarkers, such as 06-methylguanine-DNA-methyltransferase (MGMT) promoter methylation status, may help guide optimal treatment selection. Focusing on available randomized data, this review provides a practical overview of the evidence for treating newly diagnosed glioblastoma in the elderly, including management recommendations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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