Volumetric analysis of plexiform neurofibroma for patients treated with trametinib
Bibliographic record
Abstract
Des recherches récentes suggèrent que le trametinib (inhibiteur de MEK) peut traiter les neurofibrome plexiforme (NP) provoquées par la neurofibromatose de type 1 (NF1). Les NP peuvent apparaître n'importe où dans le corps près des nerfs. Ces tumeurs se distinguent par leur forme inhabituelle et leur morphologie irrégulière qui les rendent difficile à mesurer. Pour évaluer l'efficacité du trametinib dans le traitement des NP, nous suggérons une analyse volumétrique (mesure 3D) plutôt que des mesures 1D et 2D (habituelles) basées sur l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Pour cette étude, des examens IRM ont été réalisés à des intervalles d'environ trois mois pour trente-quatre patients atteints de NP. J’ai développé une méthode semi-automatique pour segmenter les PN sur les images IRM. J’ai testé et validé notre nouvelle approche et soumis un manuscrit incluant la description de la nouvelle méthodologie et les résultats de segmentation pour publication dans l'American Journal of Neuroradiology (AJNR). J’ai mis en place un outil pratique pour estimer avec précision le volume tumoral en utilisant cette méthode de segmentation. En conséquence, le suivi des changements tout au long du traitement devient possible et fiable. L'analyse volumétrique réalisée chez 34 participants recrutés durant l’essai clinique révèle que le trametinib a entrainer une diminution du volume médian de la lésion initiale d'environ 20 % pour la période de 18 mois de traitement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".