Feasibility of high‐dose chemotherapy protocols to treat infants with malignant central nervous system tumors: Experience from a middle‐income country
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Results of high-dose chemotherapy (HDCT) protocols for the management of malignant central nervous system (CNS) tumors in infants are mostly reported in high-income countries. We evaluated the feasibility and results of such protocols in a middle-income country (Jordan). METHODS: A retrospective study of infants' charts with CNS tumors between 2006 and 2015 who were treated according to HeadStart (HS) protocols. Data included patients' demographics, chemotherapy complications, and cost. RESULTS: We identified 18 patients with median age 29 months (range, 9-62 months) at diagnosis (12 HS-I and six HS-II). Distribution according to pathology was: atypical teratoid rhabdoid tumors (ATRT) (nine), primitive neuoroectodermal tumors (PNET)/pineoblastoma (five), and medulloblastoma (four). Six patients (33%) had metastatic disease, and 14 (78%) had an incomplete resection. Eleven patients achieved partial or complete remission, two stabilized, and five progressed. Ten patients did not proceed to HDCT due to progression (five), financial reasons (two), failure to collect stem cells (one), and undocumented reasons (two). Seventy-eight chemotherapy cycles were administered (median interval 26 days). Main complications during induction and consolidation were febrile neutropenia (73% and 100%), documented infections (8% and 13%), and mucositis (12% and 88%), respectively. Three patients developed moderate hearing loss. No protocol-related mortality was reported. At the last follow-up, five patients were alive: three with medulloblastoma (19, 29, and 89 months) and two with ATRT (18 and 42 months). Three survivors received focal/craniospinal radiation. The median cost of a complete HS protocol, excluding surgery/radiotherapy, was $103 500 per patient; 39% of the median cost was related to pharmacy expenses. CONCLUSIONS: These protocols were manageable in our context of limited health care resources. However, considering the significant costs and the modest survival rate, better selection criteria need to be used to identify patients likely to benefit from this approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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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 ».