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Enregistrement W4403510173 · doi:10.1093/neuonc/noae144.265

P14.14.A INTRA-ARTERIAL CHEMOTHERAPY TREATMENT FOR RELAPSING GLIOBLASTOMA: RESULTS FROM A FIVE-YEAR SERIES

2024· article· en· W4403510173 sur OpenAlexaff
Laurent-Olivier Roy, Marie-Claude Roy, G. Gahide, Jean‐François Latulippe, David Fortin

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaSeries (stratigraphy)ChemotherapyMedicineOncologyInternal medicineCancer researchGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Glioblastoma (GBM) is the most common and aggressive type of primary brain tumour in adults. The GBM malignant phenotype depicts anarchic invasion of the brain parenchyma as well as radio-/chemoresistant properties. The complete surgical resection is unachievable and responses to standard therapy are invariably transient. In addition to the malignant GBM phenotype, the blood-brain barrier (BBB) is one of the prominent features that limits the efficacy of chemotherapy. Indeed, this facet of the brain’s blood vessels significantly blocks the passage of numerous therapeutic molecules from the blood stream to the brain. Tumour progression often occurs during or after standard first-line therapy which includes radiotherapy with concomitant and adjuvant temozolomide. The median overall survival (OS) is 14.6 months, but recurrence occurs on average only seven months after the initial diagnosis. At relapse, there is no consensus on the standard of care and the median OS ranges between three and nine months. At our institution, we use intra-arterial infusion to treat relapsing GBMs. This delivery strategy bypasses the first pass and significantly increases the local peak plasma concentration and area under the curve. This leads to a 3 to 5 fold increase of the chemotherapy concentration in the glioma-infiltrated brain parenchyma. Over the last 15 years, we have treated more than 722 patients for a total of 3600 intra-arterial chemotherapy (IAC) procedures. MATERIAL AND METHODS In this revision of the 2018-2023 series, we treated 59 relapsing GBM patients. Every IAC procedure was completed every four to six weeks. We reviewed the medical files to follow treatment evolution, tumour response and for grades 3 and 4 toxicity. RESULTS During this five-year period, a total of 406 arteriographic procedures were completed. The following chemotherapeutic agents were used: carboplatin, melphalan, methotrexate, Caelyx, carboplatin + melphalan, carboplatin + methotrexate, carboplatin + etoposide phosphate or melphalan + methotrexate. The median OS from diagnosis and relapse were 24 and 9 months respectively. A total of 28 patients suffered one or more grade 3 hematological toxicity events (17% of IAC cycles). Likewise, 24 grade 4 hematological toxicity events occurred in 16 patients (6% of IAC procedure). CONCLUSION In comparison with published clinical trials results, the data from our series suggest that IAC is a promising strategy for the treatment of relapsing GBM. We will gather more data and perform uni- and multivariate analyses. Moreover, we will soon begin a randomized clinical trial to test the combination of carboplatin + etoposide phosphate and carboplatin + Caelyx in the treatment of relapsing GBM. Furthermore, we are currently conducting preclinical experiment using topotecan, cytarabin and paclitaxel to determine their effectiveness in the IAC setting.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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