SURVEY OF CANADIAN NEURO-ONCOLOGY CLINICIANS ABOUT THE TREATMENT OF ADULT MEDULLOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Given the rarity of adult medulloblastoma, the optimal chemotherapy strategy is unknown and its management is thought to vary from institution to institution. Guidelines often omit suggestions for specific chemotherapy regimens, reflecting the lack of high-quality evidence in this population. We sought to understand Canadian adult medulloblastoma practice patterns, hoping to inform future quality metrics and guidelines. METHODS: In March 2022, a 30-question survey was sent out to 71 adult neuro-oncology clinicians on the Canadian Adolescent and Young Adult national rounds mailing list. Snowball sampling was permitted. RESULTS: The response rate was 35%. Radiation oncologists (11), neuro-oncologists (8), medical oncologists (4), and neurosurgeons (2) responded from 6/10 Canadian provinces. They each treated on average 1.6 medulloblastoma patients per year. Most (61%) said that molecular subgrouping was always done at their centre. Half indicated that cerebrospinal fluid testing was always done at diagnosis. The most common (64%) radiation regimen was 36 Gy (in 20 fractions) craniospinal irradiation + 18 Gy (in 10 fractions) boost. Concomitant chemotherapy was rarely given while adjuvant chemotherapy was frequently administered. The most common adjuvant chemotherapy was Cisplatin/Lomustine/Vincristine (57%), but other regimens included Cisplatin/ Lomustine/ Vincristine alternating with Cyclophosphamide/ Vincristine (21%), Cisplatin/ Cyclophosphamide/ Vincristine (14%), and carboplatin-based regimens (14%). Respondents noted challenges prescribing chemotherapy in this population: drug toxicities, limited resources, and clinical uncertainty. There was support for standard-of-care adult medulloblastoma guidelines in 92%. CONCLUSIONS: There is significant practice variation among Canadian neuro-oncology centres treating adult medulloblastoma. This variation can serve as an opportunity for quality improvement and clinical research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».