Analysis of Bevacizumab Treatment Practices, Survival and Quality of Life Outcomes in Recurrent Glioblastoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bevacizumab is often used for treatment of recurrent glioblastoma (rGBM), yet there is no consensus on the best methods for its administration and timing. This retrospective study provides the largest Canadian cohort analysis of the experience and outcomes of patients with rGBM treated with bevacizumab. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of patients aged 18 or older with rGBM treated in 6 tertiary care level cancer centers in British Columbia (BC) between 2011 and 2019. Patient demographics, tumor characteristics, treatment course, disease outcome and quality of life measures were collected. Overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were used as clinical outcomes. RESULTS: In our cohort of 272 patients, initiation of bevacizumab within 6 months of radiation treatment improved OS after bevacizumab initiation. Analysis of patients treated in high versus low-volume centers in BC suggested that patients in higher-volume centers were less likely to receive adjuvant chemotherapy with bevacizumab treatment, and more likely to have improved survival after bevacizumab initiation. Bevacizumab was shown in this study to appear to improve symptoms, preserve quality of life and reduce corticosteroid requirements. CONCLUSION: This Canadian cohort analysis characterizes bevacizumab treatment practices, survival and quality of life outcomes in rGBM patients in BC. Further investigations are needed to identify the demographic and biomarker characteristics of rGBM patients who would most benefit from bevacizumab treatment.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».