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Enregistrement W4281632793 · doi:10.1093/neuonc/noac079.226

HGG-11. Clinical characteristics and clinical evolution of a large cohort of pediatric patients with primary central nervous system (CNS) tumors and tropomyosin receptor kinase (TRK) fusion.

2022· article· en· W4281632793 sur OpenAlexaff
Audrey‐Anne Lamoureux, Michael Fisher, Lauriane Lemelle, Elke Pfaff, Christof M. Kramm, Bram De Wilde, Bernarda Kazanowska, Caroline Hutter, Stefan M. Pfister, Dominik Sturm, David Jones, Daniel Orbach, Gaëlle Pierron, Scott Raskin, Alexander Drilon, Eli L. Diamond, Guilherme Harada, Michal Zápotocký, Benjamin Ellezam, Alexander G. Weil, Dominic Venne, Marc Barritault, Pierre Leblond, Hallie Coltin, Rawan Hammad, Uri Tabori, Cynthia Hawkins, Jordan R. Hansford, Déborah Meyran, Craig Erker, Kathryn McFadden, Mariko Sato, Nicholas G. Gottardo, Hetal Dholaria, Dorte Schou Nørøxe, Hiroaki Goto, David S. Ziegler, Frank Y. Lin, D. Williams Parsons, Holly Lindsay, Tai‐Tong Wong, Yen‐Lin Liu, Kuo-Sheng Wu, Andrea Flynn Franson, Eugene I. Hwang, Ana Aguilar-Bonilla, Sylvia Cheng, Chantel Cacciotti, Maura Massimino, Elisabetta Schiavello, Paul Wood, Lindsey M. Hoffman, Andréa Maria Cappellano, Álvaro Lassaletta, An Van Damme, Anna Llort, Nicolas U. Gerber, Mariella Spalato Ceruso, Anne Bendel, Maggie Skrypek, Dima Hamideh, Naureen Mushtaq, Andrew W. Walter, Nada Jabado, Aysha Alsahlawi, Jean‐Pierre Farmer, Christina Coleman Abadi, Sabine Mueller, Claire Mazewski, Dolly Aguilera, Nathan Robison, Katrina O’Halloran, Samuel Abbou, Pablo Berlanga, Birgit Geoerger, Ingrid Øra, Christopher L. Moertel, Evangelia Razis, Anastasia Vernadou, François Doz, Theodore W. Laetsch, Sébastien Perreault

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineLondon Health Sciences CentreBC Children's HospitalMontreal Children's HospitalIzaak Walton Killam Health CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrk receptorMedicineInternal medicineOncologyRadiation therapyPathologyGastroenterologyNeurotrophinReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: TRK fusions are detected in less than 3% of CNS tumors. Given their rarity, there are limited data on the clinical course of these patients. METHODS: We contacted 166 oncology centers worldwide to retrieve data on patients with TRK fusion-driven CNS tumors. Data extracted included demographics, histopathology, NTRK gene fusion, treatment modalities and outcomes. Patients less than 18 years of age at diagnosis were included in this analysis. RESULTS: Seventy-three pediatric patients with TRK fusion-driven primary CNS tumors were identified. Median age at diagnosis was 2.4 years (range 0.0–17.8) and 60.2 % were male. NTRK2 gene fusions were found in 37 patients (50.7%), NTRK1 and NTRK3 aberrations were detected in 19 (26.0%) and 17 (23.3%), respectively. Tumor types included 38 high-grade gliomas (HGG; 52.1%), 20 low-grade gliomas (LGG; 27.4%), 4 embryonal tumors (5.5%) and 11 others (15.1%). Median follow-up was 46.5 months (range 3-226). During the course of their disease, a total of 62 (84.9%) patients underwent surgery with a treatment intent, 50 (68.5%) patients received chemotherapy, 35 (47.9%) patients received radiation therapy, while 34 (46.6%) patients received NTRK inhibitors (3 as first line treatment). Twenty-four (32.9%) had no progression including 9 LGG (45%) and 9 HGG (23.6%). At last follow-up, only one (5.6%-18 evaluable) patient with LGG died compared to 11 with HGG (35.5%-31 evaluable). For LGG the median progression-free survival (PFS) after the first line of treatment was 17 months (95% CI: 0.0-35.5) and median overall survival (OS) was not reached. For patients with HGG the median PFS was 30 months (95% CI: 11.9-48.1) and median OS was 182 months (95% CI 20.2-343.8). CONCLUSIONS: We report the largest cohort of pediatric patients with TRK fusion-driven primary CNS tumors. These results will help us to better understand clinical evolution and compare outcomes with ongoing clinical trials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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