Necrosis and Brain Invasion Predict Radio-Resistance and Tumor Recurrence in Atypical Meningioma: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meningiomas are the most common tumors occurring in the central nervous system, with variable recurrence rates depending on World Health Organization grading. Atypical (Grade II) meningioma has a higher rate of recurrence than benign (Grade I) meningioma. The efficacy of adjuvant radiotherapy (RT) to improve tumor control has been questioned. OBJECTIVE: To investigate clinical and histopathological predictors of tumor recurrence and radio-resistance in atypical meningiomas. METHODS: This cohort study retrospectively reviewed all patients in St. Michael's Hospital CNS tumor patient database who underwent surgical resection of a Grade II meningioma from 1995 to 2015. Cases with neurofibromatosis type II, multiple satellite tumors, spinal cord meningioma, radiation-induced meningioma, and perioperative death were excluded. Patient demographics, neuropathological diagnosis, tumor location, extent of resection, radiation therapy, and time to recurrence or progression were recorded. Cox univariate regression and Kaplan-Meier survival analysis were employed to identify risk factors for recurrence and radio-resistance. RESULTS: Among 181 patients, the combination of necrosis and brain invasion was associated with an increased recurrence risk (hazard ratio [HR] = 4.560, P = .001) and the lowest progression-free survival (PFS) relative to other pathological predictors. This trend was maintained after gross total resection (GTR, P = .001). RT was associated with decreased PFS (P = .001), even in patients who received GTR (P = .001). CONCLUSION: The combination of necrosis and brain invasion is a strong predictor of tumor recurrence and radio-resistance in meningioma, regardless of EOR or adjuvant RT. Our findings question the sensibility of brain invasion as an absolute criterion for Grade II status.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».