Postoperative Surveillance Magnetic Resonance Imaging for Cerebellar Astrocytoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with low grade astrocytomas generally have good prognosis when total resection can be achieved, but surveillance neuroimaging is commonly performed to detect recurrence or progression. This study evaluated the utility and yield of such strategy for pilocytic and non-pilocytic cerebellar astrocytomas. METHODS: A 20-year retrospective review was performed of patients undergoing resection of cerebellar astrocytoma at a single institution. A negative MRI string (NMS) ratio was computed as the fraction of total follow-up period over which surveillance neuroimaging was negative for recurrence or progression. Chi-squared analysis differentiated NMS ratio by resection extent and lesion histopathology. RESULTS: Twenty-eight patients with pilocytic (n=15) and non-pilocytic (n=13) astrocytoma underwent 34 craniotomies, with total resection in 19 cases. Surveillance MRIs (n=167) among total resection patients were uniformly negative for recurrent disease at average seven years follow-up (NMS ratio = 1.0). The 43 surveillance MRIs among subtotal resection patients revealed disease progression in two patients within six months of operation (NMS ratio = 0.78, p<0.05). No differences in NMS ratio were observed between pilocytic and non-pilocytic astrocytoma subtypes. DISCUSSION: This study illustrates pediatric patients with low-grade cerebellar astrocytomas undergoing total resection may not benefit from routine surveillance neuroimaging, primarily because of low recurrence likelihood. Patients with subtotal resection may benefit from surveillance of residual disease, with further work aimed at exploring the schedule of such follow-up.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».