Li-Fraumeni Syndrome Cancer Surveillance Strategy Considerations for Glioblastoma Multiforme
Notice bibliographique
Résumé
Sporadic or inherited deficiencies in the production or activity of the tumor suppressor P53 lead to Li-Fraumeni Syndrome (LFS), a multi-organ tumorigenic condition. Glioblastoma multiforme (GBM), a tumor that commonly presents with a median age of 64, has a higher chance of appearing in much younger patients who have LFS [9]. Since the implementation of the 2016 Toronto Protocol to increase cancer surveillance in LFS patients, three cases of LFS-GBM have been discussed [11-13]. Here, we report a case of LFS in an 18-year-old male who had a seizure due to a GBM that had evaded a full-body MRI six months prior. Furthermore, we discuss the potential quality of life (QOL) benefits of providing patients with a shorter brain MRI screening interval: better survival outcomes and peace of mind. Though there may be a rise in the financial cost with an increase in the number of MRI scans, the prevalence of aggressive tumors that must be treated early for a better prognosis warrants more frequent screening. Furthermore, we address the importance of expanding clinical knowledge on GBM in the LFS setting as well as addressing the benefits of the protocol through statistical studies.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».