Bevacizumab in Pediatric Neuro-Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Bevacizumab is often used off-label in pediatric neuro-oncology, and evidence for indications of bevacizumab use in pediatric neuro-oncology is often fragmented. Therefore, this review aims to provide an organized summary of efficacy across different types of tumors, highlight outcomes, and link findings to the underlying biology. Gaps in the literature were also identified to guide future research. We narratively synthesized various pediatric studies, and the following tumor categories were identified for discussion: low-grade glioma, high-grade glioma, diffuse intrinsic pontine glioma, schwannoma, medulloblastoma, radiation necrosis, and cerebral edema. Key outcomes considered included overall survival, event-free survival, progression-free survival, vision and/or hearing improvements, steroid use, quality of life, and toxicity. The greatest benefits were observed in cases such as recurrent medulloblastoma in combination with temozolomide and irinotecan, optic pathway glioma visual function, and diminished steroid use in radiation necrosis. Results were poorer in cases of newly diagnosed high-grade gliomas and diffuse intrinsic pontine gliomas. The medication was overall well tolerated, with adverse events like hypertension, proteinuria, and epistaxis often being manageable with surveillance. In consideration of the results, bevacizumab should be considered based on the tumor profile, and its outcome measured along functional endpoints, besides radiological evolution. Continued investigations into outcome measures, as well as combination with targeted treatments and optimizing therapy, will contribute to improving outcomes in this vulnerable population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».