Progression Pattern and Adverse Events with Bevacizumab in Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of bevacizumab in the management of glioblastoma multiforme (gbm) remains controversial. In Canada, bevacizumab is approved for the treatment of recurrent gbm. We describe a pattern of progression across treatment lines in gbm. Methods: During 2008–2014, 64 patients diagnosed with gbm were treated with bevacizumab at McGill University hospitals. Of those patients, 30 (46.9%) received bevacizumab in the first line (B1L), and 34 (53.1%) received it in the second line and beyond (B2L+). The average length of treatment with bevacizumab was 24.4 weeks (range: 0–232.7 weeks). The patterns of progression were categorized as local, distant, diffuse, multifocal, or multi-pattern. Results: Local progression was seen in 46.7% of B1L patients and 26.5% of B2L+ patients, distant in 3.3% and 2.9%, diffuse in 20% and 47%, multifocal in 10% and 8.8%, and multi-pattern in 3.3% and 11.8%. No differences between the groups were observed for the distant (p = 0.3) or diffuse (p = 0.4) patterns. Grades 3 and 4 adverse events in the B1L and B2L+ groups were fatigue (33.3% vs. 17.6% respectively), hypertension (26.7% vs. 5.9%), thrombocytopenia (26.7% vs. 11.8%), neutropenia (26.7% vs. 11.8%), anemia (23.3% vs. 11.8%), leucopenia (20% vs. 8.8%), deep vein thrombosis (23.3% vs. 5.9%), seizure (16.7% vs. 8.8%), brain hemorrhage (6.7% vs. <1%), and delayed wound healing (6.7% vs. 2.9%). More total grades 3 and 4 adverse events occurred in the B1L group (p = 0.000519). Conclusions: In our cohort, patterns of progression were not different in B1L and B2L+ patients. Moreover, both groups experienced similar adverse events, although more grades 3 and 4 events occurred in the B1L group, implying that severe adverse events in B1L patients could negatively affect survival outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».