P.165 Surgery for recurrent GBM: deciding when to operate
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have found conflicting results regarding the role of repeat surgery on overall survival (OS) in patients with GBM. We used a novel approach that includes time to tumour recurrence as an additional prognostic factor in order to determine which patients benefit most from repeat surgery. Methods: A retrospective chart review from 1992-2018 was performed on all adult (≥ 18 years old) patients with primary GBM that received surgery for recurrent disease and compared to publicly available data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) of adult patients with primary GBM that did not undergo surgery for recurrent disease. Results: A total of 672 adult patients with GBM were included in the study, including 87 that received surgery at tumour recurrence (surgery cohort). The surgery cohort had longer OS and similar complication rates to those that did not receive surgery at recurrence, independent of time to tumour recurrence (p < 0.0001 and p = 0.4, respectively). Within the surgery cohort, patients with tumour recurrence >6 months demonstrated additional survival benefit (p < 0.0001). Conclusions: Surgery for recurrent GBM leads to improved survival without increased complications. Patients with tumour recurrence >6 months benefit most from repeat surgery.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».