MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2600167066 · doi:10.3171/2016.10.jns161825

Microvascularization of Grade I meningiomas: effect on tumor volume, blood loss, and patient outcome

2017· article· en· W2600167066 sur OpenAlexaff
Michael Karsy, Brian Burnett, Antonio Di Ieva, Michael D. Cusimano, Randy L. Jensen

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCD31Von Willebrand factorBrain tumorInternal medicinePathologyUrologyGastroenterologySurgeryImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE Quantitative assessment of tumor microvascularity has the potential to improve prognostication, advance understanding of tumor biology, and help narrow potential molecular therapies. While the role of tumor microvascularity has been widely studied in meningiomas, this study examines both the role of automated measurements and the impact on surgical outcome. METHODS Two hundred seven patients with Grade I meningiomas underwent surgery between 1996 and 2011. Tissue samples from each patient were retrospectively evaluated for histopathological measures of microvascularity, including staining for von Willebrand factor (vWF), CD31, CD105, hypoxia-inducible factor 1 (HIF-1), vascular endothelial growth factor, glucose transporter 1, and carbonic anhydrase IX. Manual methods of assessing microvascularity were supplemented by a computational analysis of the microvascular patterns by means of fractal analysis. MIB-1 proliferation staining was also performed on the same tumors. These measures were compared with various patient characteristics, tumor volume, estimated blood loss (EBL) during surgery, progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). RESULTS The mean patient age was 55.4 ± 14.8 years, and 63 (30.4%) patients were male. Patients harboring tumors ≥ 3 cm were significantly older (56.9 ± 15.2 years vs 53.1 ± 13.6 years; p = 0.07), more frequently male (40.8% vs 14.6%; p = 0.0001), and had greater EBL (446.5 ± 532.2 ml vs 185.4 ± 197.2 ml; p = 0.0001), greater tumor volume (33.9 ± 38.1 ml vs 29.4 ± 23.5 ml; p = 0.0001), higher MIB-1 index values (3.0% ± 5.4% vs 1.7% ± 1.7%; p = 0.03), higher vWF levels (85.6% ± 76.9% vs 54.1% ± 52.4%; p = 0.001), lower HIF-1 expression (1.4 ± 1.3 vs 2.2 ± 1.4; p = 0.004), and worse OS (199.9 ± 7.6 months vs 180.8 ± 8.1 months; p = 0.05) than patients with tumors < 3 cm. In the multivariate logistic regression, MIB-1 (OR 1.14; p = 0.05), vWF (OR 1.01; p = 0.01), and HIF-1 (OR 1.54; p = 0.0001) significantly predicted tumor size. Although multiple factors were predictive of EBL in the univariate linear regression, only vWF remained significant in the multivariate analysis (β = 0.39; p = 0.004). Lastly, MIB-1 was useful via Kaplan-Meier survival analysis for predicting patients with disease progression, whereby an MIB-1 cutoff value of ≥ 3% conferred a 36% sensitivity and 82.5% specificity in predicting disease progression; an MIB-1 value ≥ 3% showed significantly shorter mean PFS (140.1 ± 11.7 months vs 179.5 ± 7.0 months; log-rank test, p = 0.05). The Cox proportional hazards model showed a trend for MIB-1 in predicting disease progression in a hazards model (OR 1.08; 95% CI 0.99-1.19; p = 0.08). CONCLUSIONS These results support the importance of various microvascularity measures in predicting preoperative (e.g., tumor size), intraoperative (e.g., EBL), and postoperative (e.g., PFS and OS) outcomes in patients with Grade I meningiomas. An MIB-1 cutoff value of 3% showed good specificity for predicting tumor progression. The predictive ability of various measures to detect aberrant tumor microvasculature differed, possibly reflecting the heterogeneous underlying biology of meningiomas. It may be necessary to combine assays to understand angiogenesis in meningiomas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of neurosurgeryMême sujetMeningioma and schwannoma managementTravaux en français237 207