LGG-32. EVALUATION OF PEDIATRIC GLIOMA OUTCOME USING INTRAOPERATIVE MRI: A COHORT STUDY USING I-MiND (IMRIS MULTICENTER iMRI NEUROSURGERY DATABASE)
Notice bibliographique
Résumé
Gliomas in pediatric patients remain challenging to treat. Intraoperative MRI (iMRI) may be a method to improve resection volumes, avoid critical structures, and guide intraoperative therapy in real-time. We analyzed pediatric patients (age ≤18 years) in the I-MiND (IMRIS Multicenter iMRI Neurosurgery Database) who underwent resection of pathology-confirmed gliomas. A total of 327 patients (mean age 9.7 ± 4.6, 56.3% male) were identified who underwent treatment (13 neurosurgeons; 5 academic centers). Most tumors were World Health Organization (WHO) grade I (63.3%) without prior resection (82.6%) and were 31.7 ± 21.4 mm in average largest dimension. Of the 300 patients that underwent iMRI, additional tumor was resected from 140 patients (42.8%). Of the 37 patients with specimen sent to pathology after iMRI, 33 show positive tumor pathology (89.2%). The average surgery and room times were 5.6 ± 2.1 and 7.6 ± 2.2 hours, respectively. Mean overall survival (OS) for WHO grade I, II, III, and IV tumors was 35.4 ± 31.2, 20.1 ± 18.6, 19.2 ± 11.4, and 10.1 ± 10.6 months, respectively. On survival analysis, WHO grade and extent of resection impacted both OS and progression free survival (p<0.05). For patients with WHO grade I, II, III and IV tumors, a gross total resection rate of 73.9%, 75.0%, 72.2%, and 37.5% was observed, respectively. We evaluated the largest multicenter study of pediatric gliomas treated using iMRI. Increased extent of resection improved OS and gross-total resection was achievable in the majority of patients. The majority of post-iMRI resected specimens included tumors. Continued refinement of iMRI-techniques in pediatric patients may help improve outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».