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Enregistrement W4388616652 · doi:10.21037/apm-23-390

Latest clinical research in leptomeningeal disease (LMD)—a narrative review

2023· article· en· W4388616652 sur OpenAlexaff
Adrian Wai Chan, Henry C. Y. Wong, Linda Dirven, Émilie Le Rhun, Hany Soliman, Eva Oldenburger, Srinivas Raman, Vassilios Vassiliou, Pierluigi Bonomo, Michael Koller, Gustavo Nader Marta, Agata Rembielak, Shing Fung Lee, Edward Chow, Charles B. Simone

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNarrative reviewDiseaseIntensive care medicineDermatologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Leptomeningeal disease (LMD) is associated with poor survival and health-related quality of life (HRQoL). There is an urgent need for clinical research in this area to improve the outcomes. The purpose of this study is to summarize the areas of active clinical research in LMD, identify the knowledge gap, and suggest future research directions. METHODS: A narrative review of clinical trials in LMD was conducted based on a search in clinicatrials.gov using the search term "leptomeningeal" under "condition or disease". Clinical trials in patients with LMD arising from solid malignancy that were labelled as "not yet recruiting", "recruiting", "enrolling by invitation" or "active, not recruiting" were included. Studies which were deemed to have significant impact on future research direction in LMD were selected for discussion. KEY CONTENT AND FINDINGS: A total of 38 clinical trials were included. Of these 38 trials, 19 are discussed in this review, with focus on their research questions and impact on future research directions. Most of the studies that were not selected for discussion focused on biomarker-driven interventions. Four key areas of research were identified, namely the (I) diagnosis, response assessment or molecular profiling of LMD (n=2); (II) advances in radiotherapy (n=3); (III) intrathecal treatment (n=13); (IV) novel drug carrier for systemic treatment (n=1). The research questions in the 19 discussed clinical trials included the tumour microenvironment of LMD, the role of novel molecular techniques in LMD, combination of radiotherapy with drugs, and cell-based immunotherapy. Among these 19 studies, 11 were phase 1 trials, 3 were phase 2 or phase 1/2 trials, 2 were phase 3 or phase 2/3 trials and the study phase was not reported in the remaining 3 studies. The existing knowledge gaps are discussed, including the lack of primary site-specific prognostic tools, cost-effectiveness studies, dedicated HRQoL assessment tools for LMD and sequencing of treatment. CONCLUSIONS: The current clinical trials in LMD offer the promise to improve the diagnosis and treatment outcomes of patients with LMD. More research is needed to overcome the potential hurdles in the current treatment and bridge the knowledge gaps as identified in this review, to improve patients' quantity and quality of survival.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,600
Tête enseignante GPT0,622
Écart entre enseignants0,022 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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