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Enregistrement W3145252814 · doi:10.82308/44893

Challenges in the treatment of Glioblastoma multiforme

2016· article· en· W3145252814 sur OpenAlexaboutno aff
M. Azoulay

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaComputer scienceMedicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma multiforme are the most common and lethal brain tumor in adults. Several factors including tumor heterogeneity, the presence of GBM cancer stem cell, and the complexity of the mechanisms of GBM pathogenesis make it difficult to arrive at a definitive treatment for patients diagnosed with this lethal disease. The local control of the tumor remains an issue and the optimal radiation schedule still remains undefined. In my thesis work, I compiled a GBM database from all patients treated at the McGill University Health Center between 2005 and 2013. We explored whether hypofractionation can be used as a radiation regimen alternative to the current standard of care of a more prolonged radiation treatment. We found that a treatment of 60 Gy in 20 fractions constitutes a safe radiation approach that shows survival comparable to a standard radiation regimen while allowing for a shorter treatment time. Furthermore, because most tumors recur in less than a year, it became apparent to us that the patients in our population who underwent repeat surgery had a better outcome than those who did not. We aimed to assess the benefits of re-operation and salvage therapies (chemotherapy and/or re-irradiation) for recurrent GBM and to identify the prognostic factors associated with better survival. We found that re-operation for recurrent GBM provides survival prolongation of about 4 months from the time of progression with acceptable toxicity. My Master's thesis explores the multiple challenges involved in achieving a cure for GBM patients. We also present here our research findings from our patient population treated for GBM in the form of two manuscripts, including one that has been published in the Radiation Oncology journal earlier this year, and another being submitted to the Journal of Neuro-oncology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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