A RADIATION ONCOLOGIST’S EXPERIENCE TREATING MALIGNANT GLIOMA WITH TUMOR TREATING FIELDS IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The FDA approved tumor treating fields (TTFields) in 2011. Through Health Canada special access, a limited number of treatments were provided prior to regulatory approval. This work describes a single physician’s experience with TTFields. With ethics approval, charts were retrospectively reviewed. Access provided as an extension of prior research was excluded. Kaplan-Meier estimates were used for survival and time on treatment. From 2013-2022, 62 cases were identified. 65% from Quebec, 21% from Ontario and the rest from either Alberta or British Colombia. TTFields were prescribed as an adjuvant following chemo-radiation in 41 cases and for recurrent disease in 21. Median age was 49 (range 16-75). 76% of patients were male. Median KPS was 75%. 95% of tumors were classified as glioblastoma by the criteria used at the time of diagnosis (IDH positive in 4). Where known, 40% had MGMT promoter methylation. Adjuvant treatment started a median of 1.0 months following radiotherapy. Recurrent patients had had a median of 2 prior lines of treatment (range 1-9). Two young adults discontinued treatment after less than one week but otherwise patients tolerated the device until treatment was recommended to be discontinued. Median OS for adjuvant patients was 15.4 months, 5.3 months for recurrent patients. For adjuvant patients, median estimated time on treatment was 7 months. It was possible to offer TTFields over a wide geographic area with support from device specialists. Treatment may be more easily integrated into care with the development of a larger network of prescribers.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».