Clinical and molecular features of disseminated pediatric low-grade glioma and glioneuronal tumors: a systematic review and survival analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disseminated pediatric low-grade gliomas and glioneuronal tumors (dpLGG/GNTs) are associated with a poorer prognosis than nondisseminated pLGG/GNTs. To date there is no comprehensive report characterizing the genome profile of dpLGG/GNTs and their relative survival. This systematic review aims to identify the pattern of genetic alterations and long-term outcomes described for dpLGG/GNT. Methods: A systematic review of the literature was performed to identify relevant articles. A quality and risk of bias assessment of articles was done using the GRADE framework and ROBINS-I tool, respectively. Results: fusion (55%). BRAF p.V600E mutation was found in 7% of subjects. A higher proportion of subjects demonstrated primary dissemination compared to secondary dissemination (65% vs 25%). First-line chemotherapy consisted of an alkylation-based regimen and vinca alkaloids. Surgical intervention ranged from biopsy alone (59%) to surgical resection (41%) and CSF diversion (28%). Overall, 73% of cases were alive at last follow-up. Survival did not vary by tumor type or timing of dissemination. All studies reviewed either ranked low or moderate for both quality and risk of bias assessments. Conclusions: fusion were the most common alterations identified in dpLGG/GNT cases reviewed. The relative molecular heterogeneity between DLGG and DLGNT, however, deserves further exploration and ultimately correlation with their biologic behavior to better understand the pathogenesis of dpLGG/GNT.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».