Bevacizumab for the Treatment of Radiation-Induced Cerebral Necrosis: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».