F.10 Management of peripheral nerve sheath tumours: the Toronto Western Hospital experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: We retrospectively review benign peripheral nerve sheath tumours (BPNST) managed surgically at the Toronto Western Hospital. The incidence of BPNST is classified by anatomic location and predisposition syndrome. Independent predictors of tumour recurrence and symptom resolution are identified. Methods: 175 patients with 201 tumours were eligible for analysis. Data was collected on patient age, gender, diagnosis of neurofibromatosis (NF), tumour histopathology, tumour location, tumour volume, and extent of resection. Postoperative motor, sensory and pain outcomes were dichotomized as stable/improved or worse than preoperative scores. Relationships between tumour recurrence, or symptom resolution, and predictor variables were assessed with univariate and multiple logistic regression models. Results: Among Schwannomas, subtotal resection, a diagnosis of Schwannomatosis, and larger tumour volume were associated with recurrence (p=0.012, p=0.048, p=0.049, respectively); for neurofibromas, subtotal resection and a diagnosis of NF1 were associated with recurrence (p=0.036, p=0.022, respectively). Multivariate analyses revealed subtotal resection as an independent predictor of recurrence for BPNSTs (p=0.007, OR=13.16, 95%-CI 2.34-52.63). Gross-total resection (p=0.023, OR=4.01, 95%-CI 1.21-13.22) and presence of a preoperative motor deficit (p=0.038, OR=8.06, 95%-CI 4.65-90.91) were independent predictors of stable/improved postoperative motor function for BPNSTs. Conclusions: Gross-total resection is associated with both reduced recurrence and improved postoperative motor function, and should be attempted for all eligible BPNSTs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».