P15.13 * THE NEUROLOGIC ASSESSMENT IN NEURO-ONCOLOGY (NANO) SCALE: A TOOL TO ASSESS NEUROLOGIC FUNCTION FOR INTEGRATION IN THE RADIOLOGIC ASSESSMENT IN NEURO-ONCOLOGY (RANO) CRITERIA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Macdonald criteria and RANO criteria define radiologic parameters to classify therapeutic outcome among malignant glioma patients. While both scales specify that clinical status must be incorporated for overall assessment, neither provides specific parameters to do so. Furthermore, both scales prioritize clinical status over radiology in that response requires at least stable clinical status, while clinical deterioration is sufficient to declare progression. We hypothesized that a standardized metric to measure neurologic function will permit better overall response assessment in neuro-oncology. METHODS: An international group of neuro-oncologists convened bi- weekly for the past year to draft the Neurologic Assessment in Neuro-Oncology (NANO) criteria as an objective and quantifiable metric of neurologic function evaluable during a routine office examination. RESULTS: The NANO scale is a quick, clinician-friendly, and quantifiable evaluation of eight relevant neurologic domains based on direct observation/testing conducted during routine office visits. The score defines criteria for domain-specific and overall scores of response, progression, stable disease and not assessed. A given domain will be scored non-evaluable if it cannot be accurately assessed due to pre-existing conditions, co-morbid events, and/or concurrent medications. CONCLUSION: The NANO criteria aims to provide a more detailed and objective measure of neurologic function than currently exists. These criteria are designed to enable a consistent evaluation of neurologic function which will facilitate comparisons across clinical trials and therapeutic interventions. Implementation and validation of these criteria are planned, and future modifications are anticipated for further optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».