Management of elderly patients with glioblastoma: current status with a focus on the post-operative radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is one of the most malignant primary intracranial neoplasms. This review aims to summarize the treatment of elderly patients with newly diagnosed GBM, with a focus on the radiation therapy (RT) approach. The available literature was reviewed, and we describe the most significant results relating to the post-operative approach of elderly GBM patients. Age limitations in randomized phase III studies have restricted the inclusion of elderly patients, and consequently, limited the generalizability of their results to this patient subset. Chronological age should not prohibit the best treatment, but instead, treatment decisions should consider patient functional status. RT showed efficacy and safety in the elderly population, without compromising quality of life. Hypofractionated RT is not inferior to standard RT. Reduction of overall RT schedule length mitigates the difficulties faced by elderly patients, improving treatment adherence. The addition of both concomitant and adjuvant temozolomide to standard RT is superior to either modality alone and should be the treatment of choice in the subset of patients with good/very good prognosis. It is reasonable to offer hypofractionated RT or temozolomide alone for poor prognosis, and best supportive care (BSC) for very poor prognosis elderly GBM patients. Although combined modality treatment is well established for the management of the good prognosis population, different RT schemes require further investigation with randomized controlled trials to determine the best regimen. A robust analysis of the molecular signatures of GBM in elderly patients might reveal opportunities for clinical protocol modifications to customize management in this group of patients.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».