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Enregistrement W4401984414 · doi:10.1093/neuonc/noae171

NANO-LM: An updated scorecard for the clinical assessment of patients with leptomeningeal metastases

2024· article· en· W4401984414 sur OpenAlexafffund
Émilie Le Rhun, Lakshmi Nayak, Mary Jane Lim-Fat, Roberta Rudà, Elena Pentsova, Peter Forsyth, Barbara O’Brien, Matthias Preusser, Priya Kumthekar, Dieta Brandsma, Michael Weller

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteRobert H. Lurie Comprehensive Cancer CenterUniversità degli Studi di TorinoUniversität ZürichMedizinische Universität WienMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterUniversity of TorontoUniversität WienUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterNorthwestern University
Mots-clésBalanced scorecardMedicineNano-Medical physicsRadiologyInternal medicineBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,354 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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