Clinical Uncertainty and Equipoise in the Management of Recurrent Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A significant proportion of glioblastoma (GBM) patients are considered for repeat resection, but evidence regarding best management remains elusive. Our aim was to measure the degree of clinical uncertainty regarding reoperation for patients with recurrent GBM. METHODS: We first performed a systematic review of agreement studies examining the question of repeat resection for recurrent GBM. An electronic portfolio of 37 pathologically confirmed recurrent GBM patients including pertinent magnetic resonance images and clinical information was assembled. To measure clinical uncertainty, 26 neurosurgeons from various countries, training backgrounds, and years' experience were asked to select best management (repeat surgery, other nonsurgical management, or conservative), confidence in recommended management, and whether they would include the patient in a randomized trial comparing surgery with nonsurgical options. Agreement was evaluated using κ statistics. RESULTS: The literature review did not reveal previous agreement studies examining the question. In our study, agreement regarding best management of recurrent GBM was slight, even when management options were dichotomized (repeat surgery vs. other options; κ=0.198 [95% confidence interval: 0.133-0.276]). Country of practice, years' experience, and training background did not change results. Disagreement and clinical uncertainty were more pronounced within clinicians with (κ=0.167 [0.055-0.314]) than clinicians without neuro-oncology fellowship training (κ=0.601 [0.556-0.646]). A majority (51%) of responders were willing to include the patient in a randomized trial comparing repeat surgery with nonsurgical alternatives in 26/37 (69%) of cases. CONCLUSION: There is sufficient uncertainty and equipoise regarding the question of reoperation for patients with recurrent glioblastoma to support the need for a randomized controlled trial.
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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 | 0,258 | 0,540 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».