51 Timing of adjuvant treatments on glioblastoma survival: A retrospective cohort analysis based on the national cancer database
Notice bibliographique
Résumé
Few studies investigated the associations between intervention modalities, timing, and survival in glioblastoma (GBM) patients. A total of 20511 eligible GBM patients underwent biopsy and craniotomy surgeries followed by adjuvant treatments (2005-2014) were derived from the National Cancer Database (NCDB). The time intervals (days) from the date of diagnosis to the initiation date of adjuvant treatment [radiation therapy only (RT), chemotherapy only, concurrent chemoradiation (CRT), or non-concurrent RT and chemotherapy] were categorized into quartiles (Q1-Q4). Kaplan-Meier method and Cox proportional hazards regression were applied for survival analysis. Multivariate logistic regression was performed to compare differences in treatment timing, intervention modalities, and secondary outcomes. The patients underwent biopsy obtained significant survival benefit by having delayed adjuvant treatment [comparing to Q1, Q2: HR (hazard ratio), 0.88, Q3: HR, 0.86]. For patients underwent resection, the prolonged waiting time of adjuvant treatment had 5-6% reduced risk of death [comparing to Q1, Q2: HR, 0.95; Q3: HR, 0.94]. Patients received more RT fractions [comparing to 10-29 fractions, 30-33 fractions: HR: 0.62 (biopsy), 0.62 (resection); ≥34 fractions: HR: 0.53 (biopsy), 0.62 (resection)] and high-dose RT [comparing to 34-46 Gy, 50-60 Gy: HR: 0.91 (biopsy), 0.95 (resection); ≥ 60 Gy: HR: 0.77 (biopsy), 0.88 (resection)] experienced significantly superior survival in both biopsy and resection groups. The impact of timing to adjuvant treatment on GBM survival varied by surgery procedures. Having adjuvant treatment initiated within 21 days for both biopsy and craniotomy groups may not guarantee a significant survival benefit. More RT fractions and high-dose RT are associated with better GBM 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».