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Enregistrement W2983720088 · doi:10.1093/neuonc/noz175.479

HOUT-14. PROGNOSTIC IMPACT OF FIRST PSEUDOPROGRESSION ON MRI IN GLIOBLASTOMA, AN 11 YEARS EXPERIENCE FROM A CANADIAN UNIVERSITY CENTER

2019· article· en· W2983720088 sur OpenAlexaffabout
Elie Zeidan, Anis Assad, Laurent Guillon, Karl Bélanger, Émilie Lemieux Blanchard, Bernard Lemieux, Jean-Paul Bahary, David Roberge, Laura G Masucci, Cynthia Ménard, Carole Lambert, Robert Moumdjian, France Berthelet, Meriem Ben-Abdallah, Jacques A. de Guise, Marie Florescu

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlioblastomaCohortIncidence (geometry)Radiation therapyInternal medicineTumor progressionOncologyNuclear medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND In glioblastomas (GBM) patients the first post-radiation MRI is usually difficult to interpret given the post-radiotherapy enhancement and possible pseudo-progression which is present in almost 50% of the patients. METHODS We retrospectively analyzed all patients with GBM treated between 2006 and 2017 at the CHUM (SARDO database). If the first brain MRI done within 3 months after the systemic treatment showed progression of contrast, these patients were considered pseudoprogressors (PsP) while the patients who had stable or response to treatment were the non-progressors (nP). If progression persisted in subsequent MRI with a change of treatment within 6 months, they were considered early progressors (eP). If subsequent MRI improved or was stable, they were classified as nP (or true pseudo-progression). RESULTS In our cohort of 470 patients with GBM, 57.7% were nP and 42.3% were PsP after the first post-treatment imagery. The median follow-up was 10 months. The nP had a longer mOS 15.3m vs 11.3m, p < 0.001, regardless of subsequent evolution. After the second assessment, 67.8% of PsP patients were then considered as eP and 36.4% of nP patients also progressed within 6 months. The nP either after the first or second evaluation had the same mOS (19.9m vs 18.3m), just like the eP (9.3m vs 8.6m), independently of the subsequent treatment. No demographic, molecular or clinical factor predicted PsP, except for tumor size (> 5cm, p=0.024). PsP incidence was similar between 2006–2011 (PsP 57.8%) and 2012–2017 (42.2%). The 1y OS with pseudo progression at the first MRI was 39.7% vs 54.8% with no progression (p=0.001) which has a meaningful impact for the patient. CONCLUSION Pseudo-progression is frequent (42%) in glioblastoma and predicts a poorer prognosis with 1y OS of 39,7%. In fact, PsP patients have more than two-thirds chance to progress precociously.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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