Radiological Predictive Factors for Regrowth of Residual Benign Meningiomas
Notice bibliographique
Résumé
The pre- and postoperative radiological predictive factors for the regrowth of residual benign meningiomas were investigated in 80 of 327 patients who underwent first surgery for intracranial meningioma, who met the following conditions: residual tumor observed on postoperative imaging, follow up for more than 5 years or until regrowth of the residual tumor, histological diagnosis of World Health Organization grade I, and no additional therapy performed within 1 month after surgery. These 80 patients were divided into those with no regrowth during the follow-up period (Group A, n = 54) and those with regrowth (Group B, n = 26), and the clinical characteristics and pre- and postoperative imaging findings were compared. Univariate analysis of factors influencing regrowth showed 6 factors were significant: tumor size ≥4 cm (p = 0.043), tumor volume ≥30 cm(3) (p = 0.026), presence of edema (p = 0.036), unclear brain-tumor interface (p < 0.001), presence of a pial-cortical blood supply (p = 0.031), and residual tumor volume ≥3.0 cm(3) (p < 0.001). Multivariate analysis showed only residual tumor volume ≥3.0 cm(3) was significant (p = 0.001). Generally, the significant imaging findings on univariate analysis suggest malignant meningioma. Similar findings may be observed even in grade I cases, and residual tumors may regrow in such cases. The possibility is particularly high if the residual tumor volume exceeds 3.0 cm(3), so early radiotherapy should be performed to prevent regrowth.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».