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Enregistrement W4412356022 · doi:10.1093/neuonc/noaf165

RANO seizure working group-Tumor-Related Epilepsy Assessment Tool (RANO-TREAT) to assess seizure control for glioma treatment trials and clinical practice

2025· article· en· W4412356022 sur OpenAlexaff
Edward K. Avila, Anne S. Reiner, Terri S. Armstrong, Ashley Aaroe, Elizabeth Cunningham, Julia Brown, Francesco Bruno, Jose Diarte, Aya Haggiagi, Rebecca A. Harrison, Adela Joanta-Gomez, Johan A F Koekkoek, Eudocia Q. Lee, Emilie Le Guen, Hope Miller, Katherine S. Panageas, Edwin Peguero, Roberta Rudà, Riccardo Soffietti, Jessica W. Templer, Steven Tobochnik, Elizabeth Vera, Michael A. Vogelbaum, Michael Weller, Martin J. van den Bent

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer FoundationUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteCleveland ClinicMedacEisaiLes Laboratories Pierre FabreLEO PharmaIncyteNovocureMoffitt Cancer CenterMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterServierPfizer
Mots-clésCohortMedicineGliomaEpilepsyPost-hoc analysisClinical trialCohort studyPhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: No standardized method exists for seizure assessment in glioma clinical trials. We describe the development and evaluation of RANO-TREAT (Tumor Related Epilepsy Assessment Tool) for seizure assessment and its association with changes on brain MRI. METHODS: Patients with glioma/glioneuronal tumors and ≥ 1 prior seizure along with clinicians completed RANO-TREAT in conjunction with brain MRIs, yielding multiple RANO-TREAT scores at clinic visits over time. Unweighted (primary) and weighted (post-hoc) scores were correlated with disease progression via MRI in all patients and patients with IDHmt tumors, separately. Cohorts were randomly split by patient into cohort-specific training and validation sets. Weights for RANO-TREAT items were defined by multivariable generalized estimating equation models in cohort-specific training sets and validated in cohort-specific validation sets. A nomogram was developed using overall cohort training and validation sets. RESULTS: Four hundred and ninety patients (310 IDHmt tumors) had ≥ 1 visits and 285 patients (168 IDHmt tumors) had ≥ 2 visits. Unweighted RANO-TREAT scores (OR:1.01; 95%CI:0.998-1.02; P = .13) and score changes (OR:1.00; 95%CI:0.99-1.02; P = .63) were not associated with progressive disease on MRI. Post-hoc analysis using training and validation sets demonstrated weighted RANO-TREAT scores were correlated with progressive disease in both overall cohort validation set (OR:2.51; 95%CI:1.80-3.52; P < .0001) and IDHmt cohort validation set (OR:4.53; 95%CI:2.11-9.75; P = .0001). Weighted analyses for patients with ≥ 2 visits showed similar associations in validation sets. CONCLUSIONS: This prospective study suggests an association of seizure control evaluated by a new standardized tool with disease progression in glioma. This tool requires further systematic evaluation in glioma clinical trials alongside more traditional endpoints.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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