PREDICTORS OF TUMOR DYNAMICS DURING A COURSE OF 30-FRACTION RADIOTHERAPY FOR GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aim to identify predictors of tumor dynamics during radiotherapy for glioblastoma. METHODS: This is a prospective serial MRI study in patients with glioblastoma. MRIs were obtained at radiotherapy planning (F0), fraction-10 (F10), and fraction-20 (F20). The tumor dynamics metrics (relative to F0) assessed included: relative gross tumor volume (GTV) changes (Vrel) and migration distance (dM). RESULTS: 129 patients were included in this study. Median GTV was 20.9cc at F0, 17.6cc at F10 (Vrel 0.85), and 16.1cc at F20 (Vrel 0.78). Patients with no corpus-callosum involvement (CCI) (vs with CCI) had more marked GTV volume reduction: Vrel 0.82 vs 1.02 at F10 (P=0.05), and Vrel 0.77 vs 0.88 at F20 (P=0.03). Patients with gross total resection (GTR) had more marked GTV volume reduction (vs subtotal resection (STR) vs biopsy (Bx)): Vrel 0.78, 0.85 and 1.07 at F10 (P=0.001), and Vrel 0.69, 0.80, 1.04 at F20 (P=0.001). The median dM were 4.7mm at both F10 and F20. Patients with CCI had larger dM (vs no CCI): 41% vs 12% had dM>10mm at F10 (P=0.01), and 45% vs 9% had dM>10mm at F20 (P<0.001). At F20, 0%, 25% and 19% of patients with GTR, STR and Bx had dM>10mm (P=0.002). Age, sex, MGMT methylation and IDH-mutation status were not associated with tumor dynamics during treatment. CONCLUSION: CCI and extent of surgery predict for tumor dynamics, which may allow us to better select patients who benefit the most from re-planning/ treatment adaptation during radiotherapy.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».