P.056 Predictability of pituitary tumor resection and recurrence following endoscopic endonasal trans-sphenoidal surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: The surgical treatment of pituitary tumour has undergone substantial changes over time. In this study we evaluated our institutional results for pituitary tumour surgery using the endoscopic endonasal trans-sphenoidal (EETS) approach. Methods: Patient demographic, clinical and surgical data were extracted from medical records. Preoperative MRI images were reviewed. The SIPAP classification was applied to the pituitary tumors. Chi2 test and t test were used for statistical analysis. Results: 202 cases were identified. Functional tumors were present in 29% of the cohort. Patients with a suprasellar or parasellar SIPAP score of 0 or 1 had complete resection of their tumor in 66.6% of cases, compared to 29% with a suprasellar or parasellar SIPAP score ≥ 2 (Risk Ratio 2.3 CI 1.58-3.39, p=0.0005). When the tumor was completely resected radiologically, the mean time to recurrence was not different for the SIPAP 0 or 1 group which was 27 months in comparison to 34 months for the group with a SIPAP score 2 (p=0.13). Conclusions: Our study results showed that the preoperative MRI SIPAP score can be used to better inform patients about their expected outcomes of EETS.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».