CNSM-05 CENTRAL NERVOUS TUMORS METASTASIS: CLINICAL EXPERIENCE IN THE SINGLE RADIOTHERAPY UNIT IN THE DR CONGO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Central Nervous system metastasis constitutes a healthcare challenge globally and the burden is especially pronounced in Low-, Middle- Income Countries (LMICs) where most of the cancer patients present with advanced disease. Radiotherapy is still a huge challenge in LMICs despite its role for local control. This study assesses the pattern of patients referred to a radiotherapy unit in the DRCongo for local control of brain metastasis the last two years. Methodology The REB approved retrospective study included 19 with CNS metastasis referred to the radiotherapy Unit of Nganda Center Hospital for palliative radiotherapy from June 2022 to December 2024. Clinical information was collected from the archive. Results The patients’age ranged from 38 to 74 years old, the median follow up of 138 days (51-235), female patients being more affected than male (74 vs 26 %), the majority had access either to MRI or CT scan imaging before treatment (58% and 39 % respectively). The most frequent histological subtype tumor was invasive ductal carcinoma (IDC) of the breast in 68% (Hormone receptor positive IDC 40%, HER2-positive IDC 30% and Triple negative IDC 30%) followed by non-small cell lung cancer (15%) then small cell lung cancer, renal cell carcinoma and melanoma. Radiotherapy (RT) was given as palliative treatment to the whole brain (74%), hippocampal sparing RT (11%) and stereotactic RT (15%); the mean duration of treatment was 12.28±6.27 days (95% CI of the Mean 9.16-15.39). The number of fractions ranged between 4.00-10.00 and dose per fraction between 3.00-5.00. The median progression free survival was 4 months (SE 0.6, 95% CI of the Median, 2.79-5.20). Conclusion This retrospective study shows the reality of CNS metastasis and the fundamental role of palliative radiotherapy for local control of the brain metastasis in the LMICs where the limited access to this technology is still noted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».