Describing phenotypic subtypes of GBM in DWI imaging in relation to its genotypic subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is the most lethal primary brain tumour of the central nervous system, and has an unpredictable response to treatment with wide range of survival. There have been many attempts to identify factors that influence survival. We investigated the possible association between diffusion MRI, molecular signature, and survival of patients with GBM. This is a retrospective study conducted in Winnipeg (Health Sciences Center) for patients with GBMs from January 2015 to January 2018. In 93 patients, correlating normalized apparent diffusion coefficient (nADC) to time to death in days showed a Spearman’s rho correlation value of 0.244, indicating a weakly positive linear correlation. IDH mutation status in relation to nADC was found to be significant (mean difference of 0.38 and p-value of 0.015). The log-rank (Mantel–Cox) of nADC with cut-off point of 1.1725 was found to be significant (p-value of 0.046). The median survival was 11.5 months for nADC>1.1725 .vs 7.5 months for nADC<1.1725. The Cox regression multivariate analysis that included nADC (cut-off pint of 1.1725), age, nADC, IDH-mutation status, and extent of resection showed that age (p-value of 0.016) and nADC (p-value of 0.039) are statistically significant. Individuals with nADC <1.1725 were associated with an increased mortality hazard of 69% compared to individuals with nADC >1.1725 after adjusting for covariates of age, gender, and IDH mutation status. Individuals <70-year-old had a reduced mortality hazard of 47% compared to individuals >70-year-old old after adjusting for covariates of nADC, IDH mutation status, and extent of resection. In conclusion, nADC might have some value in identifying GBM patients with worse survival via IDH-mutation status.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».