Serum lactate as a potential biomarker of meningioma malignancy and preoperative treatment effect
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Serum lactate levels are useful indicators of illness severity such as sepsis. Previous investigations have shown that lactate is a potential biomarker for glioma malignancy; mechanism of which may be related to Warburg effect - accelerated lactate production when tumors uniquely undergo aerobic glycolysis. Our study reveals a correlation between serum lactate and meningioma WHO grade. We also observed a relationship between radiation effect on metastatic brain tumors and lactate levels. Methods: Data was collected from the charts of 14 patients with grade I meningiomas, 6 grade II meningiomas, and 9 metastatic brain tumors who underwent resection at our institution from 2013-2014. T test and ANCOVA were carried using R software controlling for base deficit. Results: The mean age was 53 years, with 75% females. There was a statistically significant change in intra- and post-operative lactate during meningioma resections, which had a strong positive correlation with grade (p<0.005). Interestingly, the lactate rise was not significant for metastatic brain tumors (p=0.13), but had a positive correlation with tumors that received pre-operative radiation (p<0.05). Conclusion: Lactate is a potential non-invasive biomarker for brain tumor malignancy, as demonstrated in gliomas and meningiomas. Identifying metabolic biomarkers and their relationship to tumor pathology is important to understanding disease processes and improving patient care.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».