PC3 - 179 Analysis of Glioblastoma Physical Characteristics in Patients Benefiting from Tumor Treating Electric Fields Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Tumor treating electric fields (TTFields) are an established treatment for glioblastoma patients. But the anatomical and physical characteristics of the brain and tumor contributing to treatment efficacy are unknown. We contoured gross tumor volume (GTV) using ScanIP and measured tumor size according to the RANO criteria on 5 patients with recurrent glioblastomas who benefited from TTFields (cohort 1) and 5 who did not (cohort 2). Tumor surface area and geometric centroid distance (GCD) from the bilateral ventricles were computed. Wilcoxon rank sum test was used to compare these physical parameters between the two cohorts. The results showed that the respective median GTV was 11.6cm3 and 38.1cm3 (P=0.0591), while the respective median GCD was 5.0cm and 5.3cm (P=0.6761), in cohort 1 and 2. The tumor size had a median of 8.2cm2 in cohort 1, as compared to a median of 53.9cm2 in cohort 2 (P=0.0591). The surface area had a median of 56.2cm2 in cohort 1, as compared to a median of 214.0cm2 in cohort 2 (P=0.4034). After removing an outlier from cohort 1 and another from cohort 2, the respective median GTV was 9.7cm3 and 41.3cm3 (P=0.1003), and the respective median surface area was 46.5cm2 and 236.0cm2 (P=0.0304). The respective median surface area/GCD was 13.3cm and 38.9cm (P=0.0304) and the respective median GTV/GCD was 2.7cm2 and 8.5cm2 (P=0.0304). The data suggest that the ratio of surface area/GCD and GTV/GCD, which are proportional to the tissue capacitance, may be an important parameter for optimizing TTFields efficacy in the treatment of glioblastoma.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».