Response Assessment in Brain Metastases Managed by Stereotactic Radiosurgery: A Reappraisal of the RANO-BM Criteria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain metastases (BM) are increasingly being treated using stereotactic radiosurgery (SRS). Standardized response criteria are necessary to improve research and treatment protocols. This study's goal was to validate the RANO-BM criteria thresholds for tumor progression in a cohort of patients with brain metastases managed using SRS. METHODS: We performed a retrospective analysis of patients treated at least twice with SRS for brain metastases. Local progression, as defined by RANO-BM criteria, was compared to our multidisciplinary tumor board's treatment recommendation. A ROC curve was generated using varying diameter thresholds to assess the sensitivity and specificity of current RANO-BM criteria. RESULTS: 249 metastases in 67 patients were included in the analysis. RANO-BM criteria current progression thresholds yielded a sensitivity of 38%, a specificity of 95%, a positive predictive value of 71%, and a negative predictive value of 84% relative to our tumor board's treatment recommendation. Modified RANO-BM criteria using absolute diameter differences of 2.5 mm yielded a sensitivity of 83%, a specificity of 87%, a positive predictive value of 67% and a negative predictive value of 94%. CONCLUSIONS: Current RANO-BM criteria unreliably identifies clinically relevant tumor progression. The use of absolute diameter differences thresholds appears superior in our BM cohort.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».