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Enregistrement W2795110434 · doi:10.4103/1793-5482.228515

Meningioma consistency: Correlation between magnetic resonance imaging characteristics, operative findings, and histopathological features

2018· article· en· W2795110434 sur OpenAlexaff
Mahmoud AlYamany, Mohammad Alshardan, Abdullah Abu Jamea, Nahid ElBakry, Lahbib Soualmi, Yasser Orz

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Neurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingFluid-attenuated inversion recoveryMeningiomaRadiologyLesionHistopathologyBrain tumorNuclear medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Intracranial meningiomas account for 30% of all primary intracranial tumors. Surgical resection remains the mainstay of the treatment for meningiomas. The magnetic resonance of intracranial meningiomas has been largely discussed in many reports of the radiological and neurosurgical literature. To date, a few studies have been attempted to differentiate the tumor characteristics of meningiomas based on magnetic resonance imaging (MRI) studies. Objective: The objective of the study is to evaluate the relationship between MRI signal characteristics of intracranial meningiomas and consistency of tumor using objective measures. Materials and Methods: A prospective study included all the patients who were admitted for surgery with an MRI finding suggestive of meningioma. All patients were subjected to routine radiological investigations. Surgical resection was performed for patients eligible for surgery using cavitron ultrasonic aspirator (CUSA). The relationship and correlation between the radiological, intraoperative measurements and the histopathological diagnosis were studied. The tumor consistency was measured using mean CUSA level. Intensity on T2, fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR), and diffusion-weighted imaging (DWI) was measured using circular regions of interest (ROI) on the MRI. Multiple ROIs were placed initially on the lesions avoiding the obvious blood vessels, if any, then on the brain cortex to avoid the vasogenic edema. The mean ROI (mROI) results from the lesion were subtracted from the mean ROI from the brain cortex for each lesion to achieve normalized ratio. The results of lesion mROI-cortex mROI were compared to the operative and histopathology results using Pearson's correlation test and linear regression test. Results: The total number of patients was seventy. The mean age of the patients was 51 ± 14.8, with 72% of them being females and 28% males. There was a strong statistically significant (P = 0.046) and (P = 0.003) correlation between mean CUSA and FLAIR mROI difference or T2 mROI difference, respectively. On the other hand, there was an inversely proportional relationship between mean CUSA and FLAIR mROI difference and mean CUSA and T2 mROI difference. The value of the regression test (r) shows that there was a slight linear relationship between FLAIR mROI difference or T2 mROI difference and mean CUSA values, in which the mean CUSA value = 50.1 + (−0.088) × FLAIR mROI difference (r = −0.273, P = 0.046) or mean CUSA value = 50.8 + (−0.055) × T2 mROI difference (r = 0.4, P = 0.003). There was no statistical significance in the relation between CUSA values and tumor histological subtypes, DWI values, age, or gender. Conclusion: This study presents a new objective method to measure the consistency of intracranial meningiomas based on a simple algorithmic formula. Such information will aid in planning surgery and assessing the resectability of the tumor. To date, this is the first objective measurement of meningioma consistency based on MRI studies and objective intraoperative evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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