Assessment of benign tumor burden by whole-body MRI in patients with neurofibromatosis 1
Notice bibliographique
Résumé
People with neurofibromatosis 1 (NF1) have multiple benign neurofibromas and a 10% lifetime risk of developing malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNSTs). Most MPNSTs develop from benign plexiform neurofibromas, so the burden of benign tumors may be a risk factor for developing MPNST. We studied 13 NF1 patients with MPNSTs and 26 age- and sex-matched controls (NF1 patients who did not have MPNSTs) with detailed clinical examinations and whole-body MRI to characterize their body burden of internal benign neurofibromas. Internal plexiform neurofibromas were identified in 22 (56%) of the 39 NF1 patients studied. All six of the NF1 patients with MPNSTs under 30 years of age had neurofibromas visualized on whole-body MRI, compared to only 3 of 11 matched NF1 controls under age 30 (p < 0.05). Both the median number of plexiform neurofibromas (p < 0.05) and the median neurofibroma volume (p < 0.01) on whole-body MRI were significantly greater among MPNST patients younger than 30 years of age than among controls. No significant differences in whole-body MRI findings were observed between NF1 patients with MPNSTs and controls who were 30 years of age or older. Whole-body MRI of NF1 patients allows assessment of the burden of internal neurofibromas, most of which are not apparent on physical examination. Whole-body imaging of young NF1 patients may allow those at highest risk for developing MPNST to be identified early in life. Close surveillance of these high-risk patients may permit earlier diagnosis and more effective treatment of MPNSTs that develop.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».