Evaluation of pseudoprogression in patients with glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of glioblastoma is complicated by pseudoprogression, a radiological phenomenon mimicking progression. This retrospective cohort study investigated the incidence, prognostic implications, and most clinically appropriate definition of pseudoprogression. METHODS: Consecutive glioblastoma patients treated at the Juravinski Hospital and Cancer Centre, Hamilton, Ontario between 2004 and 2012 with temozolomide chemoradiotherapy and with contrast-enhanced MRI at standard imaging intervals were included. At each imaging interval, patient responses as per the RECIST (Response Evaluation Criteria in Solid Tumors), MacDonald, and RANO (Response Assessment in Neuro-Oncology) criteria were reported. Based on each set of criteria, subjects were classified as having disease response, stable disease, pseudoprogression, or true progression. The primary outcome was overall survival. RESULTS: The incidence of pseudoprogression among 130 glioblastoma patients treated with chemoradiotherapy was 15%, 19%, and 23% as defined by RANO, MacDonald, and RECIST criteria, respectively. Using the RANO definition, median survival for patients with pseudoprogression was 13.0 months compared with 12.5 months for patients with stable disease (hazard ratio [HR]=0.70; 95% confidence interval [CI], 0.35-1.42). Similarly, using the MacDonald definition, median survival for the pseudoprogression group was 11.8 months compared with 12.0 months for the stable disease group (HR=0.86; 95% CI, 0.47-1.58). Furthermore, disease response compared with stable disease was also similar using the RANO (HR=0.52; 95% CI, 0.20-1.35) and MacDonald (HR=0.51: 95% CI, 0.20-1.31) definitions. CONCLUSIONS: Of all conventional glioblastoma response criteria, the RANO criteria gave the lowest incidence of pseudoprogression. Regardless of criteria, patients with pseudoprogression did not have statistically significant difference in survival compared with patients with stable disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».