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Enregistrement W4386537642 · doi:10.1093/neuonc/noad137.071

OS12.7.A IMPLEMENTATION OF A NATIONAL AYA MOLECULAR TUMOR BOARD: REPORT FROM THE CANADIAN AYA NEURO-ONCOLOGY NETWORK

2023· article· en· W4386537642 sur OpenAlexaffabout
Mary Jane Lim-Fat, Julie Bennett, R Al-Bati, Seth Climans, Aimee Chan, N. Claire Massey, Derek S. Tsang, Cynthia Hawkins, Uri Tabori, Sunit Das

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick ChildrenHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterimPopulationSurvivorship curveNeurosurgeryOncologyYoung adultPediatricsFamily medicineInternal medicineCancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND The adolescent and young adult (AYA) population (15-39 years) is a unique and understudied population within neuro-oncology, and their care requires expertise across pediatric and adult-type brain tumors. Current challenges in AYA neuro-oncology include fragmented care across pediatric and adult hospitals, low inclusion in clinical trials, unique survivorship considerations and a lack of standard-of-care therapies for this population. MATERIAL AND METHODS We report on a two-year national effort from the Canadian AYA Neuro-Oncology Network (CANON) to implement national AYA rounds. The aims of the rounds are to discuss challenging cases, encourage and review the utility standardized molecular testing, and provide point-of-care multidisciplinary recommendations benefiting from the expertise of pediatric and adult providers across several tertiary and community centers. RESULTS Since April 2021, the Canadian national AYA rounds have occurred biweekly on a virtual secure platform. Over 2 years, 138 cases have been discussed; 23% of patients were 15-20 years old, 33% were 21-30 years old and 26% were 31-40 years old. Cases discussed included low grade gliomas (39%), followed by high grade gliomas (33%), ependymomas (6.5%), medulloblastomas (6.5%) and others (9.4%). A total of 240 participants across 25 institutions across Canada have attended the rounds, spanning adult and pediatric neurosurgery, neuro-pathology, neuro-oncology, radiation oncology and radiology. A prospective database of cases presented at our AYA rounds, matching molecular characterization, choice of therapies and relevant clinical outcomes has been initiated and interim data will be presented at the meeting. CONCLUSION Virtual national AYA-neuro-oncology multi-disciplinary rounds have raised awareness of current gaps and possible nation-wide solutions to improve the care of AYA brain tumors. Leveraging this network, our group has published guidelines for molecular testing in AYA brain tumors and is employing this platform for ongoing research and clinical collaborations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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