Survival Impact of Isocitrate Dehydrogenase (IDH)-Wildtype Histological Versus Molecular Glioblastoma: A Propensity Score-Matched Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Glioblastoma (GBM) is a highly aggressive brain tumor with a poor prognosis. Molecular classification has redefined GBM subtypes, but survival differences between histological GBM (h-GBM) and molecular GBM (mol-GBM) remain underexplored. This study uses propensity score matching (PSM) to compare survival outcomes, accounting for clinical confounders. Methods A retrospective cohort of isocitrate dehydrogenase (IDH)-wildtype GBM patients was analyzed using 1:1 nearest-neighbor PSM, balancing age (<64 or ≥64 years), O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) methylation status, and radiotherapy (RT) dose. Kaplan-Meier estimates and log-rank tests were used to compare the overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) between h-GBM and mol-GBM. Results The matched cohort included 26 h-GBM and 26 mol-GBM patients. Median OS was 15.2 months for mol-GBM vs. 14.2 months for h-GBM (p=0.238). Mol-GBM showed significantly longer PFS (11.8 vs. 8.0 months, p=0.005). In MGMT-unmethylated patients, mol-GBM had superior OS (15.2 vs. 12.7 months, p=0.030) and PFS (13.1 vs. 7.8 months, p<0.001). Higher RT dose (60 Gy/30 fractions) improved OS (22.1 vs. 13.3 months, p=0.010) and PFS (10.8 vs. 8.7 months, p=0.020) in mol-GBM. Conclusion Molecular classification significantly influences GBM prognosis, with mol-GBM demonstrating better PFS and selective OS benefits in MGMT-unmethylated patients. Higher RT doses enhance outcomes, supporting personalized treatment strategies. Validation in larger cohorts is needed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».