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Enregistrement W2896867767 · doi:10.21037/med.2018.ab006

AB006. OA01.06: Incidence and pathological features of thymomatous myasthenia gravis after thymectomy at a tertiary-level center

2018· article· en· W2896867767 sur OpenAlexaffabout
Arthur Vieira, Dorsa Mousadoust, John P. Yee, Anna McGuire

Notice bibliographique

RevueMediastinum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThymectomyMedicineMyasthenia gravisThymomaHistopathologyPopulationIncidence (geometry)PathologicalInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Since the landmark randomized trial of thymectomy in myasthenia gravis (MGTX), total thymectomy is considered standard of care in conjunction with medical management for myasthenia gravis (MG). We aim to report the incidence of thymomatous MG in our population, tumor histopathological characteristics, and background thymus tissue histopathological characteristics in comparison to those without MG. We also compared MG remission rate for thymomatous versus non-thymomatous MG. We hypothesize that the background thymus tissue in thymomatous MG differs than non-thymomatous MG with respect to volume of germinal centers, and that histology of thymoma in those with MG differs from those without MG. Methods: A cross-sectional retrospective review of a prospectively maintained surgical database was queried for consecutive thymectomy cases from 2001 to 2017. Vancouver General Hospital (VGH) is the largest tertiary-level thoracic surgical referral center for Western Canada, and was a MGTX trial collaborating site. Thymic tumors were stratified by presence of MG, and compared via univariate and multivariate regression analysis adjusted for patient and tumor characteristics (age, sex, histopathology, and stage). Results: A total of 297 thymectomies were conducted in a population of age 53±16, and 42% male. MG involved 115 (38.7%) cases, for an incidence of 45.2% thymomatous MG. A younger mean age (48.7 vs. 56.1 years, P=0.0001), and smaller tumor size (4.9 vs. 6.2 cm, P=0.008), and female sex (P=0.009) were associated with thymomatous MG compared to non-thymomatous. Germinal hyperplasia in background thymic tissue was more often found with MG (OR =2.94; 95% CI, 1.58–5.49; P=0.0004); as was WHO B1 histopathology (OR =2.23; 95% CI, 1.02–4.90; P=0.03). In contrast, WHO AB was less likely associated with MG (OR =0.25; 95% CI, 0.10–0.65; P=0.001). There was no observed difference in complete MG remission rate post thymectomy for thymomatous vs. non-thymomatous MG [8 (29.6%) vs. 19 (70.4%), P=0.552] in thymomatous MG. Conclusions: Epithelial predominant WHO B1 thymoma and germinal cell hyperplasia were more likely to be associated with MG in our population. Future research direction may focus on the role of T-lymphocyte immune response in pathophysiology of thymomatous MG.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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