Rationale and Design of BeatNF2 Trial: A Clinical Trial to Assess the Efficacy and Safety of Bevacizumab in Patients with Neurofibromatosis Type 2 Related Vestibular Schwannoma
Notice bibliographique
Résumé
Neurofibromatosis type 2 (NF2) causes bilateral vestibular schwannomas (VSs), leading to deafness. VS is treated by surgery or radiation, but neither treatments prevent hearing loss. Bevacizumab was found to be effective in suppressing the tumor's growth and may help to improve hearing. We are conducting a randomized, double-blind, multicenter clinical trial to verify the efficacy and safety of bevacizumab in NF2-related VS. The primary objective is to evaluate the efficacy of bevacizumab in improving hearing in the affected ear. One of the secondary objectives is to evaluate bevacizumab's efficacy in rechallenge treatment in relapsed cases. Sixty patients will randomly receive either bevacizumab or a placebo and will be clinically observed for 48 weeks in the initial intervention phase. In the first half (24 weeks), they will receive either 5 mg/kg of bevacizumab or a placebo drug. In the second half, all patients will receive 5 mg/kg of bevacizumab. If hearing function deteriorated in a patient who had shown improvement during the first phase, a rechallenge dose with bevacizumab would be offered.
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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 | 0,021 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».