Novel Pharmacological Treatment Options in Pediatric Glioblastoma—A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric glioblastoma (GBM) is an aggressive central nervous system tumor in children that has dismal prognosis. Standard of care is surgery with subsequent irradiation and temozolomide. We aimed to outline currently available data on novel pharmacological treatments for pediatric GBM. METHODS: We conducted a systematic literature search in PubMed and Embase, including reports published in English from 2010 to 2021. We included randomized trials, cohort studies and case series. Phase I trials were not analyzed. We followed PRISMA guidelines, assessed the quality of the eligible reports using the Newcastle-Ottawa scale (NOS) and the RoB-2 tool and registered the protocol on PROSPERO. RESULTS: We included 6 out of 1122 screened reports. All six selected reports were prospective, multicenter phase II trials (five single-arm and one randomized controlled trial). None of the investigated novel treatment modalities showed any benefit regarding overall or progression free survival. CONCLUSIONS: To date, the role of pharmacological approaches regarding pediatric GBM remains unclear, since no novel treatment approach could provide a significant impact on overall or progression free survival. Further research should aim to combine different treatment strategies in large international multicenter trials with central comprehensive diagnostics regarding subgrouping. These novel treatment approaches should include targeted and immunotherapeutic treatments, potentially leading to a more successful outcome.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».