Using Histopathology to Assess the Reliability of Intraoperative Magnetic Resonance Imaging in Guiding Additional Brain Tumor Resection: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intraoperative magnetic resonance imaging (iMRI) is a powerful tool for guiding brain tumor resections, provided that it accurately discerns residual tumor. OBJECTIVE: To use histopathology to assess how reliably iMRI may discern additional tumor for a variety of tumor types, independent of the indications for iMRI. METHODS: A multicenter database was used to calculate the odds of additional resection during the same surgical session for grade I to IV gliomas and pituitary adenomas. The reliability of iMRI for identifying residual tumor was assessed using histopathology of tissue resected after iMRI. RESULTS: Gliomas (904/1517 cases, 59.6%) were more likely than pituitary adenomas (176/515, 34.2%) to receive additional resection after iMRI (P < .001), but these tumors were equally likely to have additional tissue sent for histopathology (398/904, 44.4% vs 66/176, 37.5%; P = .11). Tissue samples were available for resections after iMRI for 464 cases, with 415 (89.4%) positive for tumor. Additional resections after iMRI for gliomas (361/398, 90.7%) were more likely to yield additional tumor compared to pituitary adenomas (54/66, 81.8%) (P = .03). There were no significant differences in resection after iMRI yielding histopathologically positive tumor between grade I (58/65 cases, 89.2%; referent), grade II (82/92, 89.1%) (P = .98), grade III (72/81, 88.9%) (P = .95), or grade IV gliomas (149/160, 93.1%) (P = .33). Additional resection for previously resected tumors (122/135 cases, 90.4%) was equally likely to yield histopathologically confirmed tumor compared to newly-diagnosed tumors (293/329, 89.0%) (P = .83). CONCLUSION: Histopathological analysis of tissue resected after use of iMRI for grade I to IV gliomas and pituitary adenomas demonstrates that iMRI is highly reliable for identifying residual tumor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».