Procarbazine, CCNU and vincristine (PCV) versus temozolomide chemotherapy for patients with low-grade glioma: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Low-grade gliomas (LGG) encompass a heterogeneous group of tumors that are clinically, histologically and molecularly diverse. Treatment decisions for patients with LGG are directed toward improving upon the natural history while limiting treatment-associated toxiceffects. Recent evidence has documented a utility for adjuvant chemotherapy with procarbazine, CCNU (lomustine), and vincristine (PCV) or temozolomide (TMZ). We sought to determine the comparative utility of PCV and TMZ for patients with LGG, particularly in context of molecular subtype. A literature search of PubMed was conducted to identify studies reporting patient response to PCV, TMZ, or a combination of chemotherapy and radiation therapy (RT). Eligibility criteria included patients 16 years of age and older, notation of LGG subtype, and report of progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and treatment course. Level I, II, and III data were included. Adjuvant therapy with PCV resulted in prolonged PFS and OS in patients with newly diagnosed high-risk LGG. This benefit was accrued most significantly by patients with tumors harboring 1p/19q codeletion and IDH1 mutation. Adjuvant therapy with temozolomide was associated with lower toxicity than therapy with PCV. In patients with LGG with an unfavorable natural history, such as with intact 1p/19q and wild-type IDH1, RT/TMZ plus adjuvant TMZ may be the best option. Patients with biologically favorable high-risk LGG are likely to derive the most benefit from RT and adjuvant PCV.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».