NANO-LM: An updated scorecard for the clinical assessment of patients with leptomeningeal metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are no validated tools for the clinical neurological assessment of patients with leptomeningeal metastases (LM). However, clinical examination during the course of the disease guides medical management and is part of response assessment in clinical trials. Because neuroimaging may not always be obtained owing to rapid clinical deterioration, clinical neurological assessment of LM is essential, and standardization is important to minimize rater disagreement. METHODS: The Response Assessment in Neuro-oncology-LM group launched a 2-step process, aiming at improving and standardizing the clinical assessment of patients with LM. We report here on the first step the establishment of a consensus scorecard. The task force had 9 virtual meetings to define general recommendations on neurological assessment and selected domains of interest that should be tested. RESULTS: Fourteen domains of neurological symptoms and signs were selected: level of consciousness, cognition, nausea and vomiting, vision, eye movement, facial strength, hearing, swallowing, speech, limb strength, limb ataxia, walking, and bladder bowel functions. For each item, a clear instruction on how to perform the assessment is provided with scoring criteria between 0 and 2. The general clinical status of the patient and use of steroids, pain medications, and antiemetics should be documented. Neurological sequelae from previous brain metastases or cancer treatment should be rated at the baseline evaluation; it should be specified when symptoms or signs may be related to a condition other than LM. DISCUSSION: A revised Neurological Assessment in Neuro-Oncology-LM consensus scorecard for clinical assessment has been established. An international prospective validation study of the proposal is currently ongoing (NCT06417710).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».