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Enregistrement W1680005262 · doi:10.3171/2014.12.jns14391

Quantitative fluorescence using 5-aminolevulinic acid-induced protoporphyrin IX biomarker as a surgical adjunct in low-grade glioma surgery

2015· article· en· W1680005262 sur OpenAlexaff
Pablo A. Valdés, Valerie L. Jacobs, Brent T. Harris, Brian C. Wilson, Frédéric Leblond, Keith D. Paulsen, David W. Roberts

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhotodynamic Therapy Research Studies
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthDUSA Pharmaceuticals
Mots-clésMedicineProtoporphyrin IXGliomaPathologyHistopathologyFluorescenceSurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: Previous studies in high-grade gliomas (HGGs) have indicated that protoporphyrin IX (PpIX) accumulates in higher concentrations in tumor tissue, and, when used to guide surgery, it has enabled improved resection leading to increased progression-free survival. Despite the benefits of complete resection and the advances in fluorescence-guided surgery, few studies have investigated the use of PpIX in low-grade gliomas (LGGs). Here, the authors describe their initial experience with 5-aminolevulinic acid (ALA)-induced PpIX fluorescence in a series of patients with LGG. METHODS: Twelve patients with presumed LGGs underwent resection of their tumors after receiving 20 mg/kg of ALA approximately 3 hours prior to surgery under an institutional review board-approved protocol. Intraoperative assessments of the resulting PpIX emissions using both qualitative, visible fluorescence and quantitative measurements of PpIX concentration were obtained from tissue locations that were subsequently biopsied and evaluated histopathologically. Mixed models for random effects and receiver operating characteristic curve analysis for diagnostic performance were performed on the fluorescence data relative to the gold-standard histopathology. RESULTS: Five of the 12 LGGs (1 ganglioglioma, 1 oligoastrocytoma, 1 pleomorphic xanthoastrocytoma, 1 oligodendroglioma, and 1 ependymoma) demonstrated at least 1 instance of visible fluorescence during surgery. Visible fluorescence evaluated on a specimen-by-specimen basis yielded a diagnostic accuracy of 38.0% (cutoff threshold: visible fluorescence score ≥ 1, area under the curve = 0.514). Quantitative fluorescence yielded a diagnostic accuracy of 67% (for a cutoff threshold of the concentration of PpIX [CPpIX] > 0.0056 μg/ml, area under the curve = 0.66). The authors found that 45% (9/20) of nonvisibly fluorescent tumor specimens, which would have otherwise gone undetected, accumulated diagnostically significant levels of CPpIX that were detected quantitatively. CONCLUSIONS: The authors' initial experience with ALA-induced PpIX fluorescence in LGGs concurs with other literature reports that the resulting visual fluorescence has poor diagnostic accuracy. However, the authors also found that diagnostically significant levels of CPpIX do accumulate in LGGs, and the resulting fluorescence emissions are very often below the detection threshold of current visual fluorescence imaging methods. Indeed, at least in the authors' initial experience reported here, if quantitative detection methods are deployed, the diagnostic performance of ALA-induced PpIX fluorescence in LGGs approaches the accuracy associated with visual fluorescence in HGGs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations169
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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