Non-optic glioma in adults and children with neurofibromatosis 1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-optic gliomas occur in 5% of children with NF1, but little is known about these tumours in adults. We aimed to investigate progression, spontaneous regression and the natural history of non-optic gliomas in adults and compare these findings to the results found in children. RESULTS: One thousand seven hundred twenty-two brain MRI scans of 562 unselected individuals with NF1 were collected at the NF outpatient department of the University Hospital Hamburg-Eppendorf between 2003 and 2015. The number of scans per patient ranged from one to 12; patients were followed for a median of 3.7 years. We identified 24 patients (4.3%) with non-optic gliomas. Median age at first scan with glioma was 21.2 years, much higher than in previous publications. Only seven of the 24 non-optic glioma patients were symptomatic. Five of 24 patients had multiple non-optic gliomas. Four individuals developed a new tumour, and 4 cases showed progression. The risk of new tumour development was 0.19% (95% confidence interval 0.06% to 0.52%) per patient year of follow-up for patients over 10 years. The rate of progressing non-optic gliomas per patient year of follow-up in the first 5 years after tumour diagnosis was 4.7% (95% confidence interval 1.5% to 12%). CONCLUSIONS: Non-optic gliomas are twice as common in an unselected cohort of NF1 patients as previously reported. This is likely due to increased frequency of diagnosis of asymptomatic tumours when routine MRIs are performed and a higher prevalence in older individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».