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Enregistrement W3009564419 · doi:10.1002/pbc.28228

Bevacizumab for NF2‐associated vestibular schwannomas of childhood and adolescence

2020· article· en· W3009564419 sur OpenAlexafffund
Samuele Renzi, Orli Michaeli, Daniel Alderete, Nicolas Fernández Ponce, Michal Zápotocký, Jordan R. Hansford, Vajiranee S. Malalasekera, Helen Toledano, Bryan Maguire, Éric Bouffet, Vijay Ramaswamy, Lorena Baroni

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Foundation
Mots-clésMedicineNeurofibromatosis type 2BevacizumabHearing lossVestibular SchwannomasVestibular systemPediatricsAudiologySurgeryChemotherapySchwannoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seventeen children at six institutions with neurofibromatosis type 2 (NF2)-related vestibular schwannomas received bevacizumab. Eight of the 13 patients with initial hearing loss (61%) showed objective hearing improvement within six months of treatment. No patients showed hearing deterioration during therapy; however, only two patients showed objective radiological response. Seven of eight patients had tumor progression or worsening hearing loss upon cessation of treatment. Bevacizumab was well tolerated with no patients discontinuing therapy. Bevacizumab appears to postpone hearing loss in childhood NF2-associated vestibular schwannomas, but responses are not durable, suggesting that either longer maintenance therapy or new strategies are required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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