Pattern of treatment failures in patients with central nervous system non-germinomatous germ cell tumors (CNS-NGGCT): A pooled analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Central Nervous System Non-Germinomatous Germ Cell Tumors (CNS-NGGCT) are rare but curable tumors. Due to their rarity, patients with treatment failures remain a poorly characterized group with unfavorable outcomes. In this study, we sought to characterize patients with treatment failures in a large, prospectively treated cohort. METHODS: European and North American clinical trials for patients with CNS-NGGCT (SIOP-GCT-96, SFOP-TGM-TC 90/92, COG-ACNS0122, and COG-ACNS1123) were pooled for analysis. Additionally, patients included and treated in the UK and France national registries under strict protocol guidelines were included as an independent, non-overlapping cohort. RESULTS: A total of 118 patients experienced a treatment failure. Twenty-four patients had progressive disease during therapy, and additional 11 patients were diagnosed with growing teratoma syndrome (GTS). Patients with GTS are significantly younger and present with local failures and negative tumor markers. Eighty-three individuals experienced disease relapses after treatment ended. Patients' metastatic relapses presented significantly earlier than local relapses and were associated with tumor marker elevation (OR: 4.39; P = .026). In our analysis, focal or whole-ventricular radiation therapy was not associated with an increased risk of metastatic relapses. CONCLUSIONS: Herein, we present the largest pooled dataset of prospectively treated patients with relapsed CNS-NGGCT. Our study identified younger age and negative tumor markers to be characteristic of GTS. Additionally, we elucidated that metastatic relapses occur earlier than local relapses are associated with elevated tumor markers and are not associated with the field of radiation therapy. These findings are of utmost importance for the planning of future clinical trials and the implementation of surveillance strategies in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».