CMET-22. PCV VS TEMOZOLOMIDE CHEMOTHERAPY FOR PATIENTS WITH LGG: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Low-grade glioma (LGG) encompasses a heterogeneous group of tumors that is clinically, histologically and molecularly diverse. Treatment decisions are directed toward improving upon natural history, while limiting treatment-associated toxic effects. Recent evidence has documented a utility for adjuvant chemotherapy in the management of LGG. Determine the comparative utility of temozolomide (TMZ) and procarbazine/lomustine/vincristine (PCV) for patients with LGG, particularly in the context of molecular subtype. A literature review was conducted to identify studies reporting patient response to PCV, TMZ, or a combination of chemotherapy and radiation therapy (RT). Eligibility criteria included LGG subtype, 18 < years of age, overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and treatment course. Only Class I, II, and III data were included. 29 papers, consisting of a cohort of 3724 patients, were identified. 1p/19q codeletion, IDH1 mutation, and MGMT methylation were associated with prolonged PFS and OS. Combination therapy with PCV and RT had the highest reported PFS and OS (124.8 and 159.6 months, respectively). TMZ therapy was associated with a PFS and OS of 50.40 and 116.0 months, respectively. Treatment with TMZ was associated with less adverse effects than treatment with PCV, as manifested by the median number of treatment cycles completed (10/12 and 4.5/6, respectively). Reporting of molecular subtype data was limited. In cases with a worse natural history, such as those with intact 1p/19q and wildtype IDH1, PCV and RT may be the best option. Conversely, choosing relatively less improvement in prognosis with the gain of milder adverse treatment effects may be the better treatment course for encouraging prognostic factors, such as 1p/19q codeletion and IDH1 mutation. Our review is limited by constraints intrinsic to the literature reviewed, including different methods of reporting outcomes, treatment regimes, patient populations. Data comparison is limited by confounding variables.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».