Predictors of survival after second surgery for recurrent glioblastoma tumours
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of second surgery on recurrence remains unclear, with few definitive studies to date. This study sought to identify major predictors of survival after second surgery. Methods: A retrospective chart review was conducted for 21 patients who underwent elective surgery for GBM recurrence, at our institution, in the past 6 years. Kaplan Meier was applied to determine the significance of the variables on survival time. The Mann Whitney U test was used to determine whether the median survival time differed significantly between groups, for the factors of interest. Results: Among variables examined, age, less than ≥50 (P=0.04) was significant. Patients younger than 50, had a median survival period of 11.8 months, while patients, age 50 or older, survived a median time of 4.2 months. Though chemotherapy after reoperation was not found to statistically significantly extend survival time on Kaplan-Meier (P=0.08), the median survival time was found to be significantly higher in patients that received chemotherapy (10.6 months) after reoperation, compared with those who did not (3.9 months), using the Mann Whitney U test (P=0.05). Conclusions: These results confirm that younger patients survive longer after second surgery and indicate that a second round of chemotherapy may prolong survival.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».