Predictors of leptomeningeal disease following hypofractionated stereotactic radiotherapy for intact and resected brain metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective was to evaluate the risk and predictors of developing leptomeningeal disease (LMD) in patients with brain metastases treated with 5-fraction hypofractionated stereotactic radiotherapy (HSRT). METHODS: Patients treated with HSRT for intact brain metastases and/or surgical cavities were reviewed from a prospectively maintained database. Radiographic patterns of LMD were classified as focal classical, diffuse classical, focal nodular, and diffuse nodular. RESULTS: HSRT was delivered, most commonly 30 Gy in 5 fractions, to 320 intracranial lesions (57% intact and 43% surgical cavities) in 235 patients. The median follow-up was 13.4 months (range, 0.8 to 60 mo). LMD developed in 19% of patients with a 1-year LMD rate of 12%. From the diagnosis of LMD, the median overall survival (OS) was 3.8 months (range, 2-20.8 mo). The most common LMD pattern was diffuse nodular (44%). No difference in OS was observed between LMD patterns (P = 0.203). Multivariable analysis identified surgical cavities at significantly higher risk of LMD compared with intact lesions (odds ratio [OR] = 2.30, 95% CI: 1.24, 4.29, P = 0.008). For cavities, radiosensitive tumors (OR = 2.35, 95% CI: 1.04, 5.35, P = 0.041) predicted for LMD, while, for intact metastases, patients receiving treatment with targeted agents or immunotherapy (TA/I) were at lower risk (OR = 0.178, 95% CI: 0.04, 0.79, P = 0.023). CONCLUSIONS: Patients who had a brain metastasis resected were at an increased risk of LMD. OS was poor despite treatment of LMD, and no differences in OS based on the pattern of LMD was observed. Treatment with TA/I was observed to be protective against LMD and requires further study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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)
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 ».