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Enregistrement W4286294365 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.2041

Population-based retrospective analysis of response assessment criteria in patients with glioblastoma.

2022· article· en· W4286294365 sur OpenAlexafffundabout
Parandoush Abbasian, Lawrence Ryner, Pascal Lambert, Anmol Mann, Jai Shankar, Marco Essig, Marshall Pitz

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésMedicineRadiation oncologistGlioblastomaRadiation therapyNeurosurgeryPopulationCohortOncologyInternal medicineCancerRetrospective cohort studyProgression-free survivalMedical physicsRadiologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2041 Background: Patients with glioblastoma are often treated with radiation and chemotherapy following surgery. Disease recurrence often occurs early in the disease course and during initial therapy, yet assessment of treatment response with MRI is highly variable in some situations. We sought to describe the clinical and imaging assessment and outcomes of an unselected cohort of patients with glioblastoma following the publication of the Response Assessment in Neuro-Oncology criteria. Methods: Patients diagnosed with glioblastoma in Manitoba, Canada, from 2012-2018 were identified from the Manitoba Cancer Registry. Chart review was performed to identify treatments given and decisions made by the treating team, and imaging analysis was performed to assess based on RANO and mRANO criteria. Determination of progression versus pseudoprogression according to these criteria was performed using clinical decision-making and review of follow-up imaging for confirmation. At time of the response assessment visit, patients were assessed by a primary oncologist (Radiation or Medical) and were also discussed at multidisciplinary Case Conference (comprised of Medical and Radiation Oncology, Neurosurgery, Neuropathology, and Neuroradiology). Treatment decisions were made with patient and primary oncologist, guided by input from the Case Conference. Tumour measurements were performed both in 2D using Product of Perpendicular Diameter analysis (PPD) and 3D volumetric measurements with/without necrotic region. Overall Survival (OS) and Progression Free Survival (PFS) were estimated to evaluate the effectiveness of response assessments and Kaplan-Meier method was used to compare the time to progression resulted from RANO, mRANO, and clinical impression. Results: A total of 285 patients were identified with a pathological diagnosis of glioblastoma. Of those, 199 (35% male, 65% female) were treated with concurrent temozolomide and radiation (75% 60Gy and 25% < 60Gy), and more than 90% went on to receive adjuvant temozolomide. Median Overall Survival of the 199 was 13.2 months. Of those treated with concurrent therapy, 122 (61%) had MRI studies with equivocal results within the first 6 months, with confirmatory MRI showing true progression in 73 (59.8%), pseudoprogression in 45 (36.9%), and 4 patients with undetermined outcome. Formal RANO and mRANO comparison is ongoing. Conclusions: Response assessment for patients with glioblastoma remains a frequent challenge despite the use of MRI and established response criteria, with more than half of patients having equivocal imaging changes and a high frequency of pseudoprogression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,412 · 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'admission3
Résumé présentoui

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