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Enregistrement W4200001037 · doi:10.1016/j.ijrobp.2021.12.152

The Impact of Tumor Treating Fields on Glioblastoma Progression Patterns

2021· article· en· W4200001037 sur OpenAlexaff
Martin Glas, Matthew T. Ballo, Zéev Bomzon, Noa Urman, Shay Levi, Gitit Lavy-Shahaf, Suriya Jeyapalan, Terence T. Sio, Paul DeRose, Martin Misch, Sophie Taillibert, Zvi Ram, Andreas F. Hottinger, Jacob C. Easaw, Chae‐Yong Kim, Suyash Mohan, Roger Stupp

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesNovocure
Mots-clésMedicineGlioblastomaMagnetic resonance imagingLesionTumor progressionOncologyNuclear medicineInternal medicineGliomaRadiologyCancerPathologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Tumor-treating fields (TTFields) are an antimitotic treatment modality that interfere with glioblastoma (GBM) cell division and organelle assembly by delivering low-intensity, alternating electric fields to the tumor. A previous analysis from the pivotal EF-14 trial demonstrated a clear correlation between TTFields dose density at the tumor bed and survival in patients treated with TTFields. This study tests the hypothesis that the antimitotic effects of TTFields result in measurable changes in the location and patterns of progression of newly diagnosed GBM. METHODS AND MATERIALS: Magnetic resonance images of 428 newly diagnosed GBM patients who participated in the pivotal EF-14 trial were reviewed, and the rates at which distant progression occurred in the TTFields treatment and control arm were compared. Realistic head models of 252 TTFields-treated patients were created, and TTFields intensity distributions were calculated using a finite element method. The TTFields dose was calculated within regions of the tumor bed and normal brain, and its relationship with progression was determined. RESULTS: Distant progression was frequently observed in the TTFields-treated arm, and distant lesions in the TTFields-treated arm appeared at greater distances from the primary lesion than in the control arm. Distant progression correlated with improved clinical outcome in the TTFields patients, with no such correlation observed in the controls. Areas of normal brain that remained normal were exposed to higher TTFields doses compared with normal brain that subsequently exhibited neoplastic progression. Additionally, the average dose to areas of the enhancing tumor that returned to normal was significantly higher than in the areas of the normal brain that progressed to enhancing tumor. CONCLUSIONS: There was a direct correlation between TTFields dose distribution and tumor response, confirming the therapeutic activity of TTFields and the rationale for optimizing array placement to maximize the TTFields dose in areas at highest risk of progression, as well as array layout adaptation after progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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