Clinical and pathological outcomes after resection of intramedullary spinal cord tumors: a single-institution case series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The objective of this study was to identify clinically relevant predictors of progression-free survival and functional outcomes in patients who underwent surgery for intramedullary spinal cord tumors (ISCTs). METHODS An institutional spinal tumor registry and billing records were reviewed to identify adult patients who underwent resection of ISCTs between 1993 and 2014. Extensive data were collected from patient charts and operative notes, including demographic information, extent of resection, tumor pathology, and functional and oncological outcomes. Survival analysis was used to determine important predictors of progression-free survival. Logistic regression analysis was used to evaluate the association between an "optimal" functional outcome on the Frankel or McCormick scale at 1-year follow-up and various clinical and surgical characteristics. RESULTS The consecutive case series consisted of 63 patients (50.79% female) who underwent resection of ISCTs. The mean age of patients was 41.92 ± 14.36 years (range 17.60-75.40 years). Complete microsurgical resection, defined as no evidence of tumor on initial postoperative imaging, was achieved in 34 cases (54.84%) of the 62 patients for whom this information was available. On univariate analysis, the most significant predictor of progression-free survival was tumor histology (p = 0.0027). Patients with Grade I/II astrocytomas were more likely to have tumor progression than patients with WHO Grade II ependymomas (HR 8.03, 95% CI 2.07-31.11, p = 0.0026) and myxopapillary ependymomas (HR 8.01, 95% CI 1.44-44.34, p = 0.017). Furthermore, patients who underwent radical or subtotal resection were more likely to have tumor progression than those who underwent complete resection (HR 3.46, 95% CI 1.23-9.73, p = 0.018). Multivariate analysis revealed that tumor pathology was the only significant predictor of tumor progression. On univariate analysis, the most significant predictors of an "optimal" outcome on the Frankel scale were age (OR 0.94, 95% CI 0.89-0.98, p = 0.0062), preoperative Frankel grade (OR 4.84, 95% CI 1.33-17.63, p = 0.017), McCormick score (OR 0.22, 95% CI 0.084-0.57, p = 0.0018), and region of spinal cord (cervical vs conus: OR 0.067, 95% CI 0.012-0.38, p = 0.0023; and thoracic vs conus: OR 0.015: 95% CI 0.001-0.20, p = 0.0013). Age, tumor pathology, and region were also important predictors of 1-year McCormick scores. CONCLUSIONS Extent of tumor resection and histopathology are significant predictors of progression-free survival following resection of ISCTs. Important predictors of functional outcomes include tumor histology, region of spinal cord in which the tumor is present, age, and preoperative functional status.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».