30 Perceived versus quantified growth trajectory of serially-imaged low-grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Background. Diffuse low-grade gliomas (LGGs) are infiltrative, slow-growing primary brain tumours that remain relatively asymptomatic for long periods of time before transforming into aggressive high-grade gliomas. Surveillance of tumour stability is performed primarily by serial imaging. Methods. We retrospectively identified LGG patients that were managed by observation with numerous (≥8) serial magnetic resonance imaging (MRI) studies. Tumour volumes were measured by manual segmentation on imaging. Demographic information, tumour histopathological data, and radiological interpretations were collected from electronic medical records. MRI radiology reports of tumour volume stability were classified into "growth" and "no growth" interpretations. Results. Of 74 LGG patients, 10 (13.5%) patients were included in the study. A median of 11 MRIs (range, 8-18) over a median of 79.7 months (range, 39.8-113.8 months) were analyzed per patient. Tumour diameter linearly increased at a median rate of 2.17 mm/year. Cox regression analysis showed that initial tumour volume predicted time to clinical intervention, and Mann-Whitney U test found that tumours of patients diagnosed before age 50 grew more slowly. Radiology interpretations that reported "no growth" (n=66) corresponded to a median measured growth of 3.90 mL and 11.0% compared to the comparison scan. Reports of "growth" (n=36) corresponded to median measured volume increases of 9.36 mL and 20.5%. Conclusion. We retrospectively analyzed the natural history of LGGs in serially-imaged patients at a single institution. Comparisons to the literature suggest that this is a subset of particularly slow-growing and low-risk tumours. We also highlight the clinical value of performing accurate LGG volumetric analyses.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».