MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4309016097 · doi:10.1093/neuonc/noac209.756

NCOG-03. IMPACT OF THE RATE OF RADIOGRAPHIC RESPONSE (RR) OF BRAIN METASTASES (BM) TO WHOLE BRAIN RADIATION THERAPY (WBRT) ON NEUROCOGNITIVE FUNCTION (NCF) ON NRG-CC001

2022· article· en· W4309016097 sur OpenAlexaff
Kiran Devisetty, Stephanie Pugh, Paul D. Brown, Vinai Gondi, Jeffrey S. Wefel, Abhishek A. Solanki, Tomy Kalapparambath, Grant Harmon, Anjali L. Saripalli, Brian Chou, Bhanu Prasad Venkatesulu, Thomas Boike, Vijayananda Kundapur, David Roberge, Joseph Bovi, Mackenzie McGee, Tim J. Kruser, Kenneth Y. Usuki, Minesh P. Mehta, Lisa A. Kachnic

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalSaskatchewan Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineNeurocognitiveRandomized controlled trialLogistic regressionWhole brain radiotherapyClinical trialOncologyCancerCognitionBrain metastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND The assessment of BM response to WBRT and its impact on NCF in clinical trials has been limited by lack of standardized imaging protocols. NRG-CC001 is a randomized clinical trial requiring pre-specified MRI protocols at baseline and 6-months, providing a uniform dataset to investigate if RR correlates with NCF changes. METHODS NRG-CC001 randomized patients with BM to hippocampal avoidance WBRT (HA-WBRT) or WBRT. NCF was analyzed using 6-month standardized change scores and deterioration, defined using the reliable change index. Chi-square and t-tests were used for pretreatment characteristic comparisons. Inter-rater reliability between central and institutional assessment of RR was assessed with weighted kappa, κ. Linear regression was used to test trends in NCF change scores across types of response and multivariable logistic regression was used to test the association of RR to NCF deterioration. RESULTS 149 and 135 patients were evaluable for RR and NCF assessment, respectively. Pretreatment characteristics were well-balanced, except for post-high school education (70.6% HA-WBRT vs. 52.5% WBRT, p=0.023). Inter-rater reliability between central and institutional assessment of RR was fair (κ=0.36). There was no difference between arms in RR (p=0.41) with overall rates of 14.1% CR, 42.2% PR, 17% SD, and 26.7% PD. Patients with CR had improved 6-month NCF change as measured by HVLT-R Total Recall (p=0.0005), HVLT-R Delayed Recall (p=0.0003), HVLT-R Delayed Recognition (p=0.011), TMT-B (p=0.033), COWA (p=0.016), and Clinical Trial Battery Composite score (p=0.0011). Multivariable analysis demonstrated less deterioration in HVLT-R Delayed Recall for CR (p=0.019) and PR (p=0.0086) vs. SD/PD and HVLT-R Recognition for PR (p=0.031) vs. SD/PD. CONCLUSIONS HA-WBRT and WBRT result in similar RR at 6-months. CR or PR is associated with better NCF preservation. This suggests investigation into treatment escalation for patients with SD/PD may provide further NCF benefit along with HA-WBRT and memantine.Grant support from NCI-UG1CA189867 and U24CA180803.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,325 · 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

Explorer davantage

Même revueNeuro-Oncology→Même sujetMedical Imaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→