EPID-10. EVOLVING SURVIVAL TRENDS IN INFANTS WITH BRAIN TUMORS: A LONGITUDINAL POPULATION BASED STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Management of brain tumors in infants has evolved over time, however, historical prognostication does not reflect current treatment and survival trends. This study used a population-based approach to differentiate contemporary from historical survival curves to provide up-to-date prognostication. Observational cohort analysis was performed using the Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) database. Infants with brain tumors from 1973-2013 were divided by tumor subtype (diffuse astrocytic/oligodendroglioma, choroid plexus, embryonal, ependymal, medulloblastoma and pilocytic astrocytoma). The 1, 5 and 10 year survival was stratified by decade. Trends in management and outcomes were analyzed. Between 1973 and 2013, 2996 patients <24 months were identified. All tumor types except embryonal and choroid plexus demonstrated improved survival with time. Infants with embryonal tumors showed a decline in survival between the 1970s and 1990s (p= 0.008). Infants with choroid plexus tumors had no change in survival over time. The greatest improvement in survival was seen for infants with ependymal tumors, with 5-year survival improving from 28% (95% CI 15-42%) in the 1980s to 77% (95% CI 69-83%) the 2000s. Radiation therapy declined from 1970 to 2000 for all tumors, however, radiation treatment for embryonal and ependymal subtypes has increased since 2000. Despite improved overall survival from the 1970s onwards, certain subtypes of infant brain tumors have not matched this trend. The use of radiation has declined, although in specific tumor types, its use has been associated with better survival. Prognostication in infants with brain tumors should be updated to reflect current treatment trends.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».