NIMG-51. THE IMPACT OF FUNCTIONAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING ON CLINICAL OUTCOMES IN A PROPENSITY-MATCHED LOW GRADE GLIOMA COHORT
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the impact of preoperative functional magnetic resonance imaging (fMRI) on clinical outcomes in low grade glioma (LGG) patients. In a retrospective propensity-matched cohort study, we compared LGG patients based on whether they underwent fMRI as part of preoperative assessment. Twelve LGG patients who underwent preoperative fMRI were selected, and a contemporaneous group of twelve control LGG patients who did not undergo fMRI were matched to the fMRI group based on age, sex and 1p/19q status. Functional MRI group subjects tended to have more aggressive surgeries (67% resection, 33% biopsy) than the control group (33% resection, 67% biopsy). There were no significant differences in outcomes between the groups. Time between clinical assessment and surgery tended to be longer in the fMRI group (6.3 +/- 4.2 weeks) than in the control group (2.7 +/- 2.2 weeks). Extent of resection was similar between the cohorts. Functional MRI groups subjects had lower preoperative functional status, and tended to have a greater postoperative functional status improvement than control group subjects. Mean survival was not significantly different (fMRI group five year survival 88.9%, control group five year survival 61.1%). CONCLUSIONS: We evaluated the impact of preoperative fMRI in patients with LGG in this propensity-matched cohort study. This study has not demonstrated any significant difference in outcomes between the fMRI and control groups, although there were non-significant trends for patients who underwent fMRI to undergo more aggressive surgical interventions, and have greater postoperative functional status improvement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».