Impact of the Extent of Microsurgical Resection in Sphenopetro-clival Meningiomas Trough a Multistaged Approach: A Volumetric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Sphenopetroclival meningiomas (SPCMs) represent a challenge for surgical treatment. The authors used an objective volumetric analysis to assess the effect of the grade of resection and different surgical strategies that may affect the outcome of this tumors. Methods Over a period of 4 years, patients with SPCMs were treated using a middle versus posterior fossa approach, or a two-stage surgery combining both approaches, based on the tumor location in relation to the petrous ridge and tumor volume. Retrospectively, all cases were analyzed with regard to tumor volume, extent of resection (EOR), functional outcome, and complications. Results Twenty-seven patients with SPCMs met the inclusion criteria, and the mean follow-up was 24.8 months. Eleven patients underwent a two-stage surgery, while 16 patients had their SPCMs resected via a single craniotomy. Mean EOR was 87.6% and gross total resection was achieved in 48% of patients. Patients with greater EOR had better functional outcomes (r = 0.81, p < 0.01). Greater EOR was not accompanied by a significant increase in surgical complications. There was a trend toward lower postoperative volumes and better EOR with our two-stage approach (2.2 vs. 3.2 cm3, p = 0.09; and 94.1 vs. 91.2%, p = 0.49, respectively), without an increase in the rate of complications (18.7 vs. 18.2%, p = 0.5). Conclusion Staging of the surgical resection of larger tumors may lead to greater EOR, and this strategy should be considered for larger tumors.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».