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Enregistrement W2605828239 · doi:10.1017/cjn.2015.102

Recurrence pattern of surgically-resected skull base versus superficial meningiomas, signs of divergent pattern

2015· article· en· W2605828239 sur OpenAlexaffvenue
Shervin Taslimi, Georgios Klironomos, Alireza Mansouri, Alexandra Kilian, Francesco Gentili, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensSystems, Applications & Products in Data Processing (Canada)Toronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSkullMeningiomaSurgeryResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To identify differences in the recurrence pattern of surgically-resected skull base meningiomas compared with superficial intra-cranial meningiomas Methods: A retrospective hospital-based study of all patients referred to our institution from 1990 to 2014 for surgical resection of meningiomas was conducted (both primary and recurrent cases). Survival analysis was performed using IBM SPSS v22.0. Results: Overal, 398 intra-cranial meningiomas –129 (32%) skull base - were reviewed. Skull base tumors had a lower MIB-1 index (p = 0.001) and were more likely to be WHO I (p = 0.003). Meningiomas in all locations demonstrated a recurrence rate of 30% at 100 months of follow-up. Afterwards, the recurrence of skull base meningiomas plateaued (longest follow-up: 250 months) whereas superficial lesions had a recurrence rate of 80% at 230 months (p = 0.02). In multivariable analysis, patients with a first-time diagnosis (p = 0.02), those with WHO I or II tumors (p= 0.02 and 0.05), and those with a total resection (p < 0.01) were less likely to experience a recurrence. Conclusions: Skull base meningiomas are less aggressive than superficial lesions and may not need to be followed beyond 100 months. The WHO grade, complete resection, and prior recurrence are predictive factors of recurrence.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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