Growth dynamics of plexiform neurofibromas: a retrospective cohort study of 201 patients with neurofibromatosis 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To examine the natural growth dynamics of internal plexiform neurofibromas (PNs) in patients with neurofibromatosis 1 (NF1). METHODS: Two hundred and one NF1 patients underwent whole body MRI (WBMRI). Tumour burden was estimated volumetrically. Non-parametric Spearman's rho correlation coefficients were used to analyse the relationship of growth rate to tumour volume and age. Chi-squared and Mann-Whitney U tests were used for analysing the association of tumour occurrence with sex or age. Chi-squared tests were used to analyse the association of tumour growth with age group. RESULTS: Seventy-one of 171 patients with serial WBMRI exams had internal PNs (median follow up 2.2 years [1.1 to 4.9 years]). Median whole body tumour volume was 86.4 mL [5.2 to 5878.5 mL]) with a median growth rate of 3.7%/year (-13.4 to 111%/year) that correlated with larger whole body tumour volume (P<0.001) and lower age (P=0.004). No new PNs developed in 273.0 patient-years among patients without tumours. Rate of new tumour development among patients with PNs was 0.6%/year (95% confidence interval 0.02 to 3.4%). Twenty-seven (13.5%) tumours increased significantly and were more frequent among children (P<0.001). Growth rate of tumours was inversely correlated with age (Spearman's rho=-0.330, P<0.001). Seventy-one (35.5%) tumours had smaller volumes on follow up (median -3.4%/year [-0.07% to -35.9%/year]). CONCLUSION: Children with NF1 and internal PNs are at risk for tumour growth. Most PNs grow slowly or not at all, and some decrease in size. New tumours are infrequent in NF1 patients with PNs and unlikely in patients without PNs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».