NCOG-10. SURGERY FOR RECURRENT GBM: A RETROSPECTIVE CASE-CONTROL STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVE The role of surgery in recurrent GBM remains a controversial topic. The goal of this study was to perform a case-control analysis including time to tumor recurrence as an additional prognostic factor in order to determine which patients benefit most from repeat surgery. METHODS Our brain tumor database was reviewed over a ten-year period for all adult (≥ 18 years old) patients with primary IDH wildtype GBM that received surgery for recurrent disease. These patients were then age, sex, and treatment-matched to case-controls from our institution that received medical therapy for recurrent disease. RESULTS A total of 174 adult patients with GBM were included in the study, 87 patients that received surgery for recurrent GBM (surgery cohort) and 87 patients that did not receive surgery for recurrent GBM (non-surgery cohort). The surgery cohort had longer overall survival (p = 0.0003) and post recurrence survival (p = 0.001) than the non-surgery cohort. When the surgery cohort was split into two groups based on time to tumor recurrence, the long time to recurrence group ( > 6 months) demonstrated significantly increased survival compared to the short time to recurrence group (p < 0.0001). Multivariate analysis of both cohorts demonstrated surgery for recurrent GBM was independently significant after adjusting for age, KPS, and time to tumor recurrence (p < 0.0001). CONCLUSIONS Surgery for recurrent GBM leads to improved survival independent of age, KPS, and time to tumor recurrence. Patients with time to tumor recurrence greater than 6 months benefit most from additional surgery.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».