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Enregistrement W4286294937 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e14017

Real-world analysis of outcomes of patients receiving bevacizumab for recurrent glioblastoma in British Columbia.

2022· article· en· W4286294937 sur OpenAlexaffabout
Manik Chahal, Rebecca A. Harrison, Brian Thiessen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBevacizumabTemozolomideDemographicsInternal medicineProportional hazards modelOncologyGlioblastomaMultivariate analysisProgression-free survivalRetrospective cohort studyChemotherapyRadiosurgeryOverall survivalSurgeryRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e14017 Background: Bevacizumab (Bev) has been publicly funded in British Columbia (BC) since 2011 for treatment of recurrent glioblastoma (rGBM). We performed a retrospective outcomes assessment of patients with rGBM treated with Bev to evaluate treatment practices and outcomes. Methods: Patients with rGBM treated at BC Cancer centers with Bev between January 2011 and December 2017 were reviewed. Patient demographics, tumor characteristics, treatment regimens, and dates of radiographic progression and death were collected. Kaplan-Meier method was used to assess survival, and comparisons were made using the log-rank test. Results: 182 patients were reviewed. There were 180 reported deaths with median PFS 3 months (CI95 = 2.5 - 3.5) and OS 7 months (CI95 = 6.2-7.8) from Bev initiation. Higher corticosteroid dose prior to Bev initiation was associated with worse OS on univariate and multivariate analysis ( p = 0.40 and 0.01, respectively). 67% of patients on corticosteroids reduced their dose shortly after Bev initiation. Most patients (68%) were treated with multiple lines of therapy prior to Bev, with a median time from chemoradiation to Bev initiation of 8 months (range 1-67). Patients started on Bev < 6 months from completion of chemoradiation (prior to adjuvant temozolomide completion) had improved PFS ( p = 0.02) and OS compared to those who started Bev later ( p = 0.05), but there was no association between extent of treatment prior to Bev and outcomes ( p = 0.09). Addition of chemotherapy to Bev did not improve survival over Bev monotherapy ( p = 0.10). Conclusions: Bev combinations with chemotherapy did not confer survival advantage over Bev monotherapy. Furthermore, our results show that patients receiving Bev before completion of adjuvant chemotherapy have better outcomes, suggesting pseudoprogression may have prompted the therapeutic switch. Despite limited benefits to overall survival, Bev is associated with reduction in corticosteroid use and likely improvement in quality of life. Therefore, further research is required to optimize patient selection for and administration of Bev. Additional analysis of rGBM patients prescribed Bev until 2020 in BC is currently underway.

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)0,004
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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