Pakistan National Guidelines for Pediatric High-Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric high-grade glioma (pHGG) is highly malignant central nervous system tumor and constitute 10% of the pediatric gliomas. Effective treatment needs a functioning multi-disciplinary team including pediatric neuro oncologist, neurosurgeon, neuroradiologist, neuropathologist and radiation oncologist. Despite surgical resection, radiotherapy and chemotherapy, most HGG will recur resulting in early death. A significant proportion of HGG occurs in context of cancer predisposition syndromes like Constitutional Mismatch Repair Deficiency (CMMRD) also known as Biallelic Mismatch Repair Deficiency (bMMRD) characterized by high mutational burden. The incidence of HGG with CMMRD is one per million patients. bMMRD is caused by homozygous germline mutations in one of the four Mis Match Repair (MMR) genes (PMS2, MLH1, MSH2, and MSH6). The use of TMZ is now avoided in CMMRD related HGG due to its limited response and known ability to increase the accumulation of somatic mutations in these patients, increasing the risk of secondary tumors. HGG should be managed under the care of multidisciplinary team to receive optimum treatment. This is particularly important for low middle-income countries (LMIC) with limited resources like Pakistan. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.5.6300 How to cite this: Bashir F, Qureshi BM, Minhas K, Tabori U, Bouffet E, Hawkins C, et al. Pakistan National Guidelines for Pediatric High-Grade Gliomas. Pak J Med Sci. 2023;39(5):1548-1554. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.39.5.6300 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,013 |
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 ».