Bevacizumab for Vestibular Schwannomas in Neurofibromatosis Type 2: A Systematic Review of Tumor Control and Hearing Preservation
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Vestibular schwannomas (VSs), also called acoustic neuromas, are benign tumors affecting the vestibulocochlear nerve, often leading to hearing loss and balance issues. This condition is particularly challenging in patients with neurofibromatosis type 2 (NF2), where VSs tend to develop bilaterally. Conventional treatments, such as surgery and radiotherapy, although effective, carry risks like hearing loss and nerve damage. Bevacizumab, a VEGF-targeting monoclonal antibody, has emerged as a less invasive treatment option, showing potential for tumor volume reduction and hearing preservation. This systematic review aims to assess the efficacy of bevacizumab in controlling tumor volume, preserving hearing, and identifying associated adverse events. Methods: A comprehensive systematic review was performed using PRISMA guidelines. PubMed and Cochrane Library databases were searched for studies evaluating the effects of bevacizumab on VS, focusing on key outcomes like tumor volume reduction, hearing preservation, and adverse events. Data extraction and quality assessment were independently conducted by two reviewers using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Nine studies involving 176 patients were included. Bevacizumab showed a partial tumor volume reduction (≥20%) in 40% of cases and disease stabilization in 50%, while 10% experienced tumor progression. Hearing outcomes revealed improvement in 36% of patients, stabilization in 46%, and deterioration in 18%. Severe adverse effects, including hypertension and thromboembolic events, occurred in 13% of patients, while 18% reported no side effects. Tumor regrowth was observed in some patients after treatment discontinuation, emphasizing the need for long-term monitoring. Conclusions: Bevacizumab demonstrates effectiveness in managing VS, particularly in NF2 patients, by reducing tumor size and preserving hearing in a substantial proportion of cases. However, the variability in patient response and the risk of adverse events underscore the need for individualized treatment approaches and further research, including randomized controlled trials, to optimize its clinical application.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».