Radiological Prediction of Skull Base Meningioma Consistency for Endoscopic Resection
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tumor consistency is a critical factor in determining the surgical resectability and risks of skull base meningiomas, particularly during endonasal endoscopic approaches (EEA). This study investigated preoperative imaging characteristics to predict factors associated with meningioma tumor consistency. Methods: We retrospectively reviewed the radiologic and operative data on 21 patients with anterior cranial fossa meningiomas who underwent an EEA at our institution. Magnetic resonance imaging characteristics were reviewed and correlated with intraoperative descriptions of tumor consistency according to a published 5-point grading scale (1 = extremely soft and 5 = extremely hard), as well as to the fraction of collagen content based on postoperative histopathology. Results: Using linear regression analysis, the combined tumor characteristics on T1- and T2-weighted images correlated with the tumor consistency ( R = 0.282). Meningiomas that were hyperintense in both T1 and T2 tended to be hard, whereas tumors showing hypointensity were associated with soft consistency. Harder tumor consistency was also correlated with a heterogeneous pattern of enhancement ( R = -0.200). Collagen content data will also be presented. Conclusion: This study suggests that signal hyperintensity on T1, T2 images and heterogeneous gadolinium enhancement images may predict harder meningioma consistency. These findings may be of relevance when selecting the ideal surgical approach (open vs. endoscopic) on a case by case basis.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».