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Enregistrement W2429976483 · doi:10.1017/cjn.2016.210

P.109 Increased survival when combining BRAF inhibitors and stereotactic radiosurgery in patients with melanoma brain metastases

2016· article· en· W2429976483 sur OpenAlexvenueno aff
Azik Wolf, Anna C. Pavlick, Melissa Wilson, Joshua S. Silverman, Douglas Kondziolka

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiosurgeryMedicineMelanomaOverall survivalOncologyInternal medicineCancer researchRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of the study was to evaluate the impact of BRAF inhibitors on survival outcomes in patients receiving stereotactic radiosurgery (SRS) for melanoma brain metastases. Methods: We prospectively collected treatment outcomes for 80 patients with melanoma brain metastases who underwent SRS. Thirty-five patients harbored the BRAF mutation (BRAF-M) and 45 patients did not (BRAF-WT). Results: The median overall survival from first SRS procedure was 11.2 months if treated with a BRAF inhibitor and 4.5 months for BRAF-WT. Actuarial survival rates for BRAF-M patients on an inhibitor were 54% and 41% at 6 and 12 months after radiosurgery, in contrast to 28% and 19% for BRAF-WT. Overall survival was extended for patients on a BRAF inhibitor if initiated at or after the first SRS. The local control rate did not differ based on BRAF status and was over 90%. Patients with higher KPS, fewer treated metastases, controlled systemic disease, RPA class 1 and BRAF-M patients had extended overall survival. Conclusions: Patients with BRAF-M treated with both SRS and BRAF inhibitors, at or after SRS, have increased overall survival. As patients live longer due to more effective systemic and local therapies, close surveillance and early management of intracranial disease with SRS will become increasingly important.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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