Leptomeningeal dissemination in children with progressive low-gradeneuroepithelial tumors
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose is to describe the incidence and clinical features of leptomeningeal dissemination (LM) in children with progressive low-grade neuroepithelial tumor (LGN). We have continuously tracked all patients with primary CNS tumors since 1986. Satisfactorily followed data were obtained on 427 of the 588 patients with localized LGN at diagnosis between 1986 and 1998, 177 (42%) of whom developed progressive or recurrent disease. LM was identified in 13/177 (7%). The median age at initial diagnosis was 5 years and at LM diagnosis was 8.5 years. The primary tumor sites were diencephalon (6), brainstem (3), cerebellum (2), cerebrum (1), and spinal cord (1). The histologies were pilocytic astrocytoma (4), ganglioglioma (4), fibrillary astrocytoma (3), mixed glioma (1), and glioneurofibroma (1). Management included chemotherapy (2) or radiotherapy (3) or both (7); 1 patient received only radical resections of symptomatic lesions. The 5-year progression-free survival rates for patients with localized versus LM disease at recurrence were 22% (95% confidence interval [CI], 13%-25%) versus 15% (95% CI, 0.1%-36%), respectively ( P = 0.28). The 5- and 10-year overall survival rates for patients with localized disease versus LM were 87% (95% CI, 82%-92%) and 83% (95% CI, 77%-89%) versus 68% (95% CI, 39%-91%) and 68% (95% CI, 39%-91%), respectively ( P = 0.05). The 7% incidence of LM is a low estimate because patients were not routinely staged at recurrence. Tumors arising from the diencephalon appeared to predispose to LM; no other predisposing features were identified. We strongly urge that for optimum treatment planning all patients with recurrent LGN be staged with an enhanced spine and brain MRI before adjuvant therapy is initiated. The good survival of patients with LGN and LM reflects a more indolent disease than malignant CNS tumors with LM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».