NCOG-73. EFFECT OF TIME TO DIAGNOSIS IN CHILDREN WITH MALIGNANT CENTRAL NERVOUS SYSTEM TUMORS ON SURVIVAL OUTCOMES AND DISEASE-ASSOCIATED MORBIDITY: AN INSTITUTIONAL COHORT STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVE To determine the impact of time to diagnosis on disease related morbidity and mortality. METHODS This is a retrospective review of all diagnoses of malignant CNS tumors in children presenting to BC Children’s Hospital (BCCH) from 2000-2019. Analyses were conducted to assess the relationship between time to diagnosis and overall survival as well as long-term morbidity; stratified by tumor type, age and presence of metastatic disease. RESULTS From 2000-2019, there were 116 children diagnosed with malignant CNS tumors at BCCH (mean age 9.5 years, 67% male). Tumors included medulloblastoma (27, 23.3%), ependymoma (14, 12.1%), high grade gliomas (19, 16.4%), CNS germ cell tumors (40, 34.4%), and other embryonal CNS tumors (16, 13.8%). Median time to diagnosis from first symptom onset was 63 days (IQR 26.5 – 237.5 days). 18% had metastatic disease. Within this cohort, 3-year EFS was 57%, and 5-year overall survival was 78.4%. 64% of patients were alive with no evidence of disease at median follow up from treatment completion of 4.31 years (IQR 1.77 – 6.15 years). Long-term morbidity included panhypopituitarism (20.7%), vision loss(22.4%), hearing loss(30.2%), learning disability(17.2%) and cognitive impairment (19.8%). In a cox proportional hazards model, overall survival was associated with time to diagnosis(estimate 0.0271;SE=1.6500;p=0.028), high grade glioma(estimate 8.3200; SE=0.6650; p=0.001), age at diagnosis(estimate 0.8590; SE=0.0532; p=0.004), relapse (estimate 4.9600; SE=0.6100; p=0.009) and metastatic disease (estimate 9.1700; SE=0.5660; p< 0.001). Vision loss was also significantly correlated with time to diagnosis (estimate 0.542; SE=0.2940; p=0.038). CONCLUSION Median time to diagnosis is associated with overall survival and long-term morbidity in pediatric patients treated for malignant CNS tumors. These data highlight that knowledge translation to the public, primary care and emergency room professionals should be a priority in order to promote early connection with medical care and mitigate morbidity and mortality in those with pediatric CNS tumors.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».