Significance of Necrosis in Grading of Oligodendroglial Neoplasms: A Clinicopathologic and Genetic Study of Newly Diagnosed High-Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: High-grade gliomas (HGGs; WHO grades 3-4) are highly diverse, with survival times ranging from months to years. WHO 2000 grading criteria for high-grade oligodendroglial neoplasms [anaplastic oligoastrocytoma (AOA) and anaplastic oligodendroglioma (AO)] remain subjective, and the existence of grade 4 variants is controversial. PATIENTS AND METHODS: Overall survival (OS) of 1,093 adult patients with a cerebral HGG newly diagnosed between 1990 and 2005 was analyzed by univariate and multivariate models for significance of the following factors: patient age, surgery type, year of diagnosis, endothelial proliferation, necrosis, oligodendroglial histology, treatment center, and chromosome 1p, 19q, 7p (EGFR), and 10q (PTEN) abnormalities by fluorescence in situ hybridization (FISH). RESULTS: Necrosis was a statistically significant predictor of poor OS on univariate and multivariate analyses in AOA but not in AO. Median OS for patients with necrotic AOA (22.8 months) was significantly worse than for patients with non-necrotic AOA (86.9 months; P < .0001) but was better than conventional glioblastomas (9.8 months; P < .0001). In addition to patient age, the following were significant independent prognostic factors (P .001): grade and surgery type for the entire HGG cohort; modified grade for AOA (3 v 4); and modified grade, 1p/19q codeletion status, and oligodendroglial histology for the 586 HGGs analyzed by FISH. CONCLUSION: Stratification of AOA, but not of pure AO, into grades 3 and 4 on the basis of necrosis is prognostically justified and is more powerful than the current approach. Both routine histology and genetic testing provide independent, prognostically useful information.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».