EPID-06. The Key LARGO study: Building an international resource for glioblastoma epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite decades of epidemiological research, no glioblastoma risk factors have been identified that explain substantial risk. Prior studies often rely on single- or multi-center recruitment, which is costly and limits generalizability to the broader glioblastoma patient population. To address this and increase the diversity of glioblastoma patients in epidemiological research, we have launched the Key LARGO study (NCT06625684, Key Longitudinal Associations with Risk and Glioblastoma Outcomes), an ongoing observational study of glioblastoma patients and their caregivers. Key LARGO uses web-based enrollment and at-home biospecimen collection via mailed Tasso+ kits for self-collection of blood and serum. Participants also complete a detailed, online survey (available in English or Spanish) on life history and health-related quality of life (FACT-Br). Primary caregivers are enrolled to help report patient outcomes, including vital status. This study is a collaboration between the Preston Robert Tisch Brain Tumor Center, the Glioblastoma Research Organization, and StacheStrong. Recruitment for Key LARGO began on December 10, 2025. As of May 29, 2025, 79 patients and 30 caregivers have consented. Of these, 63 consented for blood collection, 53 received kits, and 32 (60%) have returned samples. Fifty-seven participants (72%) have completed the full study survey. Participants are 51% male, with a median age of 49 years (range 38-59) at time of diagnosis, that were diagnosed between 2007 and 2025. Most (96%) identified as white. Nine percent identified as Ashkenazi Jewish, and 5% identified as Hispanic or Latino. Blood collection kits have been returned from the United States, Canada, Italy, and the United Kingdom. Key LARGO demonstrates the feasibility of web-based recruitment and remote biospecimen collection in glioblastoma research and provides a scalable model for increasing geographic and demographic diversity in epidemiological studies.
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 | 0,028 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,016 |
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 ».