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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».