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Enregistrement W4296067450 · doi:10.3171/2022.7.jns22752

Imaging-defined necrosis after treatment with single-fraction stereotactic radiosurgery and immune checkpoint inhibitors and its potential association with improved outcomes in patients with brain metastases: an international multicenter study of 697 patients

2022· article· en· W4296067450 sur OpenAlexaff
Eric J. Lehrer, Manmeet S. Ahluwalia, Jason Gurewitz, Kenneth Bernstein, Douglas Kondziolka, Ajay Niranjan, Zhishuo Wei, L. Dade Lunsford, Kareem Fakhoury, Chad G. Rusthoven, David Mathieu, Claire Trudel, Timothy D. Malouff, Henry Ruiz-García, Phillip A. Bonney, Lindsay Hwang, Cheng‐Ping Yu, Gabriel Zada, Samir Patel, Christopher P. Deibert, Piero Picozzi, Andrea Franzini, Luca Attuati, Rahul N. Prasad, Raju R. Raval, Joshua D. Palmer, Cheng‐Chia Lee, Huai‐Che Yang, Brianna M. Jones, Sheryl Green, Jason P. Sheehan, Daniel M. Trifiletti

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiosurgeryProportional hazards modelRetrospective cohort studyInternal medicineOncologyCohortLung cancerClinical trialRadiation therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) and stereotactic radiosurgery (SRS) are commonly utilized in the management of brain metastases. Treatment-related imaging changes (TRICs) are a frequently observed clinical manifestation and are commonly classified as imaging-defined radiation necrosis. However, these findings are not well characterized and may predict a response to SRS and ICIs. The objective of this study was to investigate predictors of TRICs and their impact on patient survival. METHODS: This retrospective multicenter cohort study was conducted through the International Radiosurgery Research Foundation. Member institutions submitted de-identified clinical and dosimetric data for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), melanoma, and renal cell carcinoma (RCC) brain metastases that had been treated with SRS and ICIs. Data were collected from March 2020 to February 2021. Univariable and multivariable Cox and logistic regression analyses were performed. The Kaplan-Meier method was used to evaluate overall survival (OS). The diagnosis-specific graded prognostic assessment was used to guide variable selection. TRICs were determined on the basis of MRI, PET/CT, or MR spectroscopy, and consensus by local clinical providers was required. RESULTS: The analysis included 697 patients with 4536 brain metastases across 11 international institutions in 4 countries. The median follow-up after SRS was 13.6 months. The median age was 66 years (IQR 58-73 years), 54.1% of patients were male, and 57.3%, 36.3%, and 6.4% of tumors were NSCLC, melanoma, and RCC, respectively. All patients had undergone single-fraction radiosurgery to a median margin dose of 20 Gy (IQR 18-20 Gy). TRICs were observed in 9.8% of patients. The median OS for all patients was 24.5 months. On univariable analysis, Karnofsky Performance Status (KPS; HR 0.98, p < 0.001), TRICs (HR 0.67, p = 0.03), female sex (HR 0.67, p < 0.001), and prior resection (HR 0.60, p = 0.03) were associated with improved OS. On multivariable analysis, KPS (HR 0.98, p < 0.001) and TRICs (HR 0.66, p = 0.03) were associated with improved OS. A brain volume receiving ≥ 12 Gy of radiation (V12Gy) ≥ 10 cm3 (OR 2.78, p < 0.001), prior whole-brain radiation therapy (OR 3.46, p = 0.006), and RCC histology (OR 3.10, p = 0.01) were associated with an increased probability of developing TRICs. The median OS rates in patients with and without TRICs were 29.0 and 23.1 months, respectively (p = 0.03, log-rank test). CONCLUSIONS: TRICs following ICI and SRS were associated with a median OS benefit of approximately 6 months in this retrospective multicenter study. Further prospective study and additional stratification are needed to validate these findings and further elucidate the role and etiology of this common clinical scenario.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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