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Enregistrement W2589766554 · doi:10.14740/jocmr2936e

Bevacizumab for the Treatment of Radiation-Induced Cerebral Necrosis: A Systematic Review of the Literature

2017· review· en· W2589766554 sur OpenAlexvenueno aff
D. Delishaj, Stefano Ursino, Francesco Pasqualetti, Agostino Cristaudo, Mirco Cosottini, Maria Grazia Fabrini, Fabiola Paiar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevacizumabMedicineCochrane LibraryRandomized controlled trialFluid-attenuated inversion recoveryClinical trialRadiation therapyInternal medicineSurgeryRadiologyChemotherapyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation necrosis (RN) of brain tissue is a serious late complication of brain irradiation and recently bevacizumab has been suggested as treatment option of RN. There is a lack of data in the literature regarding the effectiveness of bevacizumab for the treatment of RN. The purpose of this review was to perform a comprehensive analysis of all reported cases using bevacizumab for the treatment of brain RN. In September 2016, we performed a comprehensive literature search of the following electronic databases: PubMed, Web of Science, Scopus and Cochrane Library. The research for the review was conducted using a combination of the keywords "radiation necrosis", "radiotherapy" and "bevacizumab" alongside the fields comprising article title, abstract and keywords. Randomized trials, non-randomized trials, prospective studies, retrospective studies and single case reports were included in the review. Our research generated 21 studies and 125 cases where bevacizumab had been used for the treatment of RN. The median follow-up was 8 months and the most frequent bevacizumab dose used was 7.5 mg/kg for 2 weeks with a median of four cycles. Low-dose bevacizumab resulted in effectiveness with improvement in both clinical and radiographic response. The median decrease in T1 contrast enhancement and in T2/FLAIR signal abnormality was 64% and 60%, respectively. A reduction in steroidal therapy was observed in majority of patients treated. Based on the data of our review, bevacizumab appears to be a promising agent for the treatment of brain RN. Future prospective studies are required to evaluate the role of bevacizumab in RN and to define the optimal scheduling, dosage and duration of therapy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,525
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,102 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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