Conservative management of vestibular schwannomas: third review of a 10‐year prospective study
Notice bibliographique
Résumé
Seventy-two patients with a unilateral vestibular schwannoma have been treated conservatively for a median of 121 months. They have been followed prospectively by serial clinical examination, MRI scans and audiometry. Twenty-five patients (35%, 95% CI: 24-47) failed conservative management and required active intervention during the study. No factors predictive of tumour growth or failure of conservative management could be identified. Seventy-five per cent of failures occurred in the first half of the 10-year study. The median growth rate for all tumours at 10 years was 1 mm/year (range -0.53-7.84). Cerebellopontine angle tumours grew faster (1.4 mm/year) than intracanalicular tumours (0 mm/year, P < 0.01); 92% had growth rates under 2 mm/year. Hearing deteriorated substantially even in tumours that did not grow, but did so faster in tumours that grew significantly (mean deterioration in pure tone average at 0.5, 1, 2 and 3 kHz was 36 dB; speech discrimination scores deteriorated by 40%). Patients who failed conservative management had clinical outcomes that were not different from those who underwent primary treatment without a period of conservative management.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».