NCOG-49. COMBINED NECROSIS AND BRAIN INVASION PREDICT RADIO-RESISTANCE AND TUMOR RECURRENCE IN ATYPICAL MENINGIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Meningiomas are the most common tumors in the central nervous system, with variable recurrence rates depending on WHO grading. Atypical (WHO grade II) meningioma has a higher recurrence rate than benign meningioma (WHO grade I). The efficacy of adjuvant radiotherapy (RT) to improve tumor control has been questioned. METHODS This cohort study retrospectively reviewed all patients at St. Michaels Hospital Tumor Patient Database with a diagnosis of atypical meningioma (AM) who underwent surgical resection between 1995 and 2015. Patient and tumor characteristics such as location, neuropathological diagnosis, resection extent, RT and time to reoccurrence or progression were recorded. Resection extent was defined by Simpson Grading Scale as either Gross Total (GTR) or Subtotal (STR) resection. Cox univariate regression and Kaplan-Meier survival analysis were employed to identify risk factors for recurrence and radio-resistance. RESULTS In our cohort of 181 patients, the combination of necrosis and brain invasion was associated with an increased reoccurrence risk (HR= 4.560, P=0.001) and the lowest progression-free survival relative to other histopathological predictors. This trend was maintained after GTR (P=0.001), whereas necrosis alone and combined necrosis and brain invasion were both associated with low progression-free survival in STR (P=0.001). Radiotherapy was associated with decreased progression-free survival (P=0.001), especially in patients who received GTR (P=0.001). This trend was maintained in patients with necrosis alone (P=0.002) but especially in patients with combined necrosis and brain invasion (P=0.001). CONCLUSION Combined necrosis and brain invasion is a strong predictor of tumor recurrence and radio-resistance in AM, regardless of extent of resection or RT.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».