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Enregistrement W2097816522 · doi:10.1002/ajmg.a.37068

Quantitative associations of scalp and body subcutaneous neurofibromas with internal plexiform tumors in neurofibromatosis 1

2015· article· en· W2097816522 sur OpenAlexaff
Kimberly Jett, Rosa Nguyen, Darian Arman, Patricia Birch, Harleen Chohan, Said Farschtschi, Carsten Fuensterer, Lan Kluwe, Jan M. Friedman, Victor F. Mautner

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Medical Genetics Part A · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalpNeurofibromatosisMedicinePlexiform neurofibromaNeurofibromatosesNeurofibromaPathologyDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internal plexiform neurofibromas are a major cause of adverse outcomes in patients with neurofibromatosis 1 (NF1). We investigated the relationship of the numbers of subcutaneous neurofibromas of the scalp or body to internal plexiform tumor volume in 120 NF1 patients who had undergone whole body magnetic resonance imaging (MRI). We identified internal plexiform neurofibromas in 55% of patients, subcutaneous neurofibromas of the body in 75%, and subcutaneous neurofibromas of the scalp in 45%. The number of subcutaneous neurofibromas of the body and scalp were associated with each other (Spearman's Rho = 0.36; P < 0.001). The presence of internal tumors was associated with the presence (odds ratio [OR] = 4.38, 95% confidence interval [CI] 2.04-9.86, P < 0.001) and number (OR = 1.06 per neurofibroma, 95% CI 1.02-1.13, P < 0.001) of subcutaneous neurofibromas of the scalp. The total internal tumor volume was associated with the number of subcutaneous neurofibromas of the body (OR = 1.00086 per neurofibroma, 1.000089-1.0016, P = 0.029) and of the scalp (OR = 1.056 per neurofibroma, 1.029-1.083, P < 0.0001). Numbers of subcutaneous neurofibromas of the scalp and body are associated with internal plexiform tumor burden in NF1. Recognition of these associations may improve clinical management by helping to identify patients who will benefit most from whole body MRI and more intense clinical surveillance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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