Longitudinal study of neurofibromatosis 1 associated plexiform neurofibromas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plexiform neurofibromas are benign tumours that occur in more than half of people with neurofibromatosis 1 (NF1). These tumours can cause serious complications and can also progress to malignant peripheral nerve sheath tumours (MPNSTs), one of the leading causes of death among NF1 patients. Plexiform neurofibromas are clinically heterogeneous, and knowledge of their natural history is limited. In order to characterise the growth of plexiform neurofibromas better, we performed serial magnetic resonance imaging (MRI) in NF1 patients with such tumours. METHODS: MRI was done on 44 plexiform neurofibromas in 34 NF1 patients (median age 10 years; range 1-47 years). Each tumour was measured in two dimensions from the MRI scan, and the area and growth rate were calculated. The median length of follow-up was 6 years, with an average interval of 3 years between scans. RESULTS: 36 tumours remained stable in size throughout the period of follow-up. 8 tumours increased in size; all occurred in patients who were under 21 years of age when first studied. The single exception was a man who developed rapid tumour growth and pain in a plexiform neurofibroma that had been followed for 10 years. Biopsy showed the presence of an MPNST. CONCLUSION: Longitudinal MRI is a valuable means of monitoring the growth of plexiform neurofibromas in individuals with NF1.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».