P.140 Radiological characteristics of brain metastases in non-small cell lung cancer relative to EGFR mutation status
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 20-40% of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) will develop brain metastases (BM). The aim of this study was to investigate if Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR) status of NSCLC alters the radiological appearances of BM. Also to compare differences in imaging features of BM occurring from EGFR-mutated NSCLC during treatment with Tyrosine Kinase Inhibitors (TKI) versus prior to treatment. Methods: A retrospective study was performed over a 5 year period of all patients with histologically proven NSCLC with BM and known EGFR status. 72 patients met the inclusion criteria. Radiological features were reviewed as well as number, size and location of BM. Results: 18/72 patients had EGFR-mutated NSCLC and of these 9 presented with BM while on TKI treatment. Patients with EGFR-mutated NSCLC had statistically significant higher occurrence of multiple BM (p=0.029) and BM in a central location (p=0.027). BM that occurred during TKI treatment appeared smaller and with minimal surrounding oedema. Conclusions: Given the propensity for multiple BM in EGFR-mutated NSCLC, vigilant imaging follow up would need to be considered. BM presenting while on TKI were more subtle, especially on Computed Tomography (CT), therefore careful follow up with Magnetic Resonance Imaging (MRI) may be required.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».