Pediatric low-grade glioma: State-of-the-art and ongoing challenges
Notice bibliographique
Résumé
The most common childhood central nervous system (CNS) tumor is pediatric low-grade glioma (pLGG), representing 30%-40% of all CNS tumors in children. Although there is high associated morbidity, tumor-related mortality is relatively rare. pLGG is now conceptualized as a chronic disease, underscoring the importance of functional outcomes and quality-of-life measures. A wealth of data has emerged about these tumors, including a better understanding of their natural history and their molecular drivers, paving the way for the use of targeted inhibitors. While these treatments have heralded tremendous promise, challenges remain about how to best optimize their use, and the long-term toxicities associated with these inhibitors remain unknown. The International Pediatric Low-Grade Glioma Coalition (iPLGGc) is a global group of physicians and scientists with expertise in pLGG focused on addressing key pLGG issues. Here, the iPLGGc provides an overview of the current state-of-the-art in pLGG, including epidemiology, histology, molecular landscape, treatment paradigms, survival outcomes, functional outcomes, imaging response, and ongoing challenges. This paper also serves as an introduction to 3 other pLGG manuscripts on (1) pLGG preclinical models, (2) consensus framework for conducting early-phase clinical trials in pLGG, and (3) pLGG resistance, rebound, and recurrence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».