NCOG-22. TIGER PRO-ACTIVE STUDY: INVESTIGATING DAILY ACTIVITY, SLEEP AND NEUROCOGNITIVE FUNCTIONING IN GLIOBLASTOMA PATIENTS APPLYING TTFIELDS THERAPY IN GERMANY IN ROUTINE CLINICAL CARE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on the EF-14 trial, Tumor Treating Fields (TTFields) therapy is recommended in treatment guidelines for newly diagnosed glioblastoma (GBM). However, real-world data are limited. The non-interventional TIGER study (NCT03258021) will give insight into patients’ therapy decision, TTFields therapy duration and usage, quality of life, overall survival, and adverse events (AEs) in the real-world setting. Subsequently, we have now established the TIGER PROgram, a collaborative national network of neurooncology centers, that will allow us to use previously established administrative structures for new real-world investigations. Also, it will enable a basic data set across different trials and thereby facilitate meta-analyses across different populations. Here we report on the first study that we initiated within this program, the TIGER PRO-Active Study (NCT04717739), a prospective, an ongoing non-interventional, multicenter study in Germany investigating changes in daily activity, sleep, neurocognitive functioning as potential quality of life parameter in GBM patients whilst receiving TTFields therapy. Furthermore, TTFields therapy usage and serious AEs will be evaluated. Based on the planned subgroup analysis (MGMT and age), the experiences with the ongoing TIGER trial, the expected dropout rate and in consideration of the Central Limit Theorem (sufficiently large group size of n ≥ 30) we will recruit approximately 500 adult patients with newly diagnosed GBM over the course of 2 years. Data on physical activity and sleep will be collected via specific smartphone apps. Neurocognitive functioning will be assessed using the MoCA (Montreal Cognitive Assessment) interview test and quality of life with the EORTC QLQ-C30 and -BN20 questionnaires. Data will be collected over a time period of at least 12 months. First results are expected in 2024.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».