CLRD-02 PRIMARY CENTRAL NERVOUS TUMORS: CLINICAL EXPERIENCE IN THE SINGLE RADIOTHERAPY UNIT IN THE DRCONGO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Primary and metastatic brain tumor are leading cause of cancer-related mortality and morbidity, and the primary indication for CNS radiotherapy. In Low-, Middle- Income Countries (LMICs), the limited access to advanced diagnostic technologies and comprehensive care exacerbates the morbidity and mortality rate. This study assesses the pattern of patients treated for primary brain tumors the last two years. Methodology The REB approved retrospective study included 18 primary brain tumors cancer patients referred to the radiotherapy Unit of Nganda Center Hospital in the DRCongo, for adjuvant or definitive radiotherapy from June 2022 to December 2024. Clinical information was collected from the archive. Results The patients’age ranged from 6 to 73 years old, the prevalence is equally divided between male and female patients (56 vs 44 %), the majority had access to MRI imaging before treatment (94.44%) with the mean volume of 113.14±64.37 cc. The WHO grade IV&III gliomas (group 1) represented 61.6%, median follow up time 317.5 days (265.00-458.00 days) while the WHO grade I&II gliomas and meningioma (group 2) 38.4%, median follow up time 396 days (342.00-1518.00 days). Seventeen (94%) patients underwent primary treatment with subtotal resection of the disease and radiotherapy given as adjuvant treatment for 83.3 %. The median dose to the PTV for the group 1 was 59Gy (46.00-60.00) and for the second group 54Gy (54.00-54.00). The mean duration of radiotherapy was 43.27±16.79 days (95% CI of the Mean, 33.97-52.57) and the mean progression free survival for the group 1 was 12.17 months (SE 2.99, 95% CI of the Mean 6.31-18.03). Conclusion This retrospective study highlights the need for early diagnosis of the brain tumors and the feasibility and fundamental role of adjuvant radiotherapy for local control in the setting of advanced brain tumors where surgery could not achieve a maximal safe resection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».