Primary Bone Tumor of the Spine—An Evolving Field: What a General Spine Surgeon Should Know
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: A narrative review of the literature. OBJECTIVE: This article reviews the general principles of treatment and investigation for primary bone tumors of the spine. Furthermore, it explores the emerging alternatives. METHODS: A review was performed using Medline, Embase, and Cochrane databases. RESULTS: Primary bone tumors of the spine are rare entities that general spine surgeons may encounter only a few times in their career. The treatment algorithm of these complex tumors is filled with nuances and is evolving constantly. For these reasons, patients should be referred to experienced tertiary or quaternary centers who can offer a comprehensive multidisciplinary approach. For most malignant spinal bone tumors, surgery remains the cornerstone of treatment. Respecting oncologic principles has been associated with improved survival and decreased local recurrence in multiple settings. However, even in experienced centers, these surgeries carry a significant risk of adverse events and possible long-term neurologic impairment. The associated morbidity of these procedures and the challenges of local recurrence have encouraged professionals caring for these patients to explore alternatives or adjuncts to surgical treatment. CONCLUSIONS: Over the past few years, several advances have occurred in medical oncology, radiation oncology and interventional radiology, changing the treatment paradigm for some tumors. Other advances still need to be refined before being applied in a clinical setting.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».