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Enregistrement W4286296403 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.2045

Digital monitoring and assessments in patients with glioblastoma.

2022· article· en· W4286296403 sur OpenAlexaboutno aff
Yasaman Damestani, Ruiyang Shi, Kai Li, Patrice Melikian, Shelley Haybeck, Gregory R. Mundy, Gursharan Gill, Shijie Tang, Eric Sbar, Tracey Duncan, Sharon Tamir, Eran Shacham, Jatin J. Shah, Sharon Shacham, Patrick Y. Wen, Erin Dunbar, Priya Kumthekar, Howard Colman, Robert Aiken, Nicholas Butowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKaryopharm Therapeutics
Mots-clésMedicineTemozolomideQuality of life (healthcare)OncologyClinical trialBevacizumabInternal medicineRadiation therapyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2045 Background: Glioblastoma (GBM) is an aggressive primary tumor with poor prognosis and survival. Patients (pts) experience debilitating symptoms that have a negative effect on quality of life (QoL). A multidisciplinary approach is necessary to facilitate the reduction of morbidity, preserve QoL, and maximize benefits of treatment. Selinexor (SEL) is a first-in class, oral, selective inhibitor of nuclear export that blocks exportin 1 approved for use in multiple myeloma and diffuse large B-cell lymphoma and has shown activity in GBM. Digital measurements in the KING study through wearable sensors and other devices capture actionable daily data at home for improved care, symptom management, and QoL, are reported here. Methods: XPORT-GBM-029 (NCT04421378) is an ongoing phase 1 dose finding study followed by an open-label randomized phase 2, 5-arm trial to evaluate SEL in combination with standard therapies for newly diagnosed and recurrent GBM (n = 350): radiation+SEL /radiation and temozolomide; radiation and temozolomide±SEL; lomustine±SEL; bevacizumab±SEL; tumor treating field±SEL. The study is conducted at 18 sites in the US and Canada. GBM progression is assessed by standard clinical and imaging as well as QoL measurements by novel digital tools. Four parameters to determine the impact on QoL (cognitive function, lateralization, fatigue, sleep) are measured remotely by smartwatch and smartphone to continuously measure activity and sleep, and to complete a cognitive battery at baseline and before each MRI. Results: To date, pts wearing the smartwatch had higher compliance during the day for activity and gait measures compared to night for sleep measures. Younger pts had better compliance. Over the course of SEL treatment, changes were observed in balance (characterized by double support % and walking asymmetry) and activity level (characterized by step count and walking distance). Of the pts who participated in the cognitive battery (CANTAB) tests, 2 pts had a minor change in cognition measures including psychomotor and processing speed, episodic and spatial working memory, and executive function after 2 SEL treatment cycles. Overall, the CANTAB measures are stable, which align with the mRANO (MRI) results. The correlation between the CANTAB cognition measures and MRI data will be evaluated once more clinical data become available. Ongoing analyses will apply machine learning and statistical tools to determine potential correlations between digital and clinical data, such as physical examinations, AEs, Karnofsky scores, mRANO, NANO, KPS, and PRO QoL questionnaires. Conclusions: This is the first demonstration of digital measurement feasibility in a longitudinal study of pts with GBM. Digital measurements for pts with GBM could provide information on the impact of SEL-based treatment and functional outcomes in clinical trials and increase communication between clinicians and pts, thereby improving QoL and care management. Clinical trial information: NCT04421378.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,382 · 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
Résumé présentoui

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