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Enregistrement W1971556480 · doi:10.1055/s-0032-1301395

Volumetric Measurement of Vestibular Schwannoma Tumour Growth Following Partial Resection: Predictors for Recurrence

2012· article· en· W1971556480 sur OpenAlexaff
Siavosh Vakilian, Luís Souhami, Denis Melançon, Anthony Zeitouni

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSchwannomaResectionVestibular systemSurgeryUnivariate analysisMultivariate analysisRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vestibular schwannomas (VS) have a higher risk of recurrence following subtotal resection than following near-total resection. We measured tumor remnant growth volumetrically in an attempt to determine potential predictors for postoperative recurrence following subtotal resection. We reviewed the charts of patients who had undergone VS surgery between 1998 and 2007. Thirty patients had an incomplete resection. The principal outcome measure was change in tumor volume (TV) on serial imaging. At a median follow-up of 6.8 years, volumetric measurements showed that 12 patients (40%) developed further tumor growth, while 18 patients remained with stable residual disease. The median rate of growth was 0.53 cm(3)/year. Two-dimensional measurements confirmed growth in only eight of these patients. The postoperative residual TV correlated significantly with subsequent tumor growth (p = 0.038). All patients with residual volumes in excess of 2.5 cm(3) exhibited recurrence. On univariate analysis, only postoperative TV was significantly associated with growth. Median time to failure was 21.5 months. This is the first report of volumetric measurements of VS tumor growth postoperatively. Volumetric measurements appear to be superior to two-dimensional measurements in documenting VS growth and patients with residual tumors >2.5 cm(3) have a significantly higher rate of recurrence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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