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Enregistrement W3113231955 · doi:10.1093/neuonc/noaa222.356

IMG-21. PROSPECTIVE PREOPERATIVE DETERMINATION OF ISOCITRATE DEHYDROGENASE MUTATION IN GLIOMAS USING SPECTRAL EDITING MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPY

2020· article· en· W3113231955 sur OpenAlexaff
Thanh Nguyen, Gerd Melkus, Michael S. Taccone, Diana Ghinda, Carlos Torres, Nader Zakhari, John Woulfe, Gerrard Jansen, I Cameron, Ioana Moldovan, Fahad Alkherayf

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocitrate dehydrogenaseGliomaMagnetic resonance imagingIDH1Proton magnetic resonanceIn vivo magnetic resonance spectroscopyMedicineBrain tumorMagnetic resonance spectroscopic imagingNuclear medicineRadiologyOncologyPathologyMutantNuclear magnetic resonanceCancer researchBiologyGeneticsEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Gliomas are the most common malignant brain tumors in children and adults. A subset of these tumors harbour mutations in the enzyme isocitrate dehydrogenase (IDH) which produces the novel oncometabolite 2-hydroxyglutarate (2HG). In general, patients with an IDH mutant glioma have a longer survival—often necessitating more re-treatment sessions over the span of a patient’s life and surveillance monitoring for tumor recurrence. The need to non-invasively detect early evidence of tumor recurrence is therefore heightened in this unique subset of patients with extended survival. As magnetic resonance spectroscopy (MRS) has been demonstrated to measure biochemical components of intracranial tumors using MRI, we conducted a study in 58 pre-operative adult patients to determine if a diagnosis of IDH mutant glioma could be made confidently using imaging data. METHODS Patients underwent neuroimaging for diagnosis or preoperative planning on a 3 tesla MR scanner. A MEGA-PRESS spectral editing technique was employed. Imaging findings were directly compared to post-operative histopathologic diagnosis. RESUTLS: For all patients with gliomas from grade II to IV, detection of 2-HG with MEGA-PRESS sequence had a sensitivity between 48% and 81%, specificity between 60% and 100%, PPV between 53% and 100% and NPV between 77% and 85% depending on the CRLB threshold. Among the different metabolite ratios, a 2-HG/NAA ratio >0.034 had the highest sensitivity and specificity, 86% and 73% respectively. DISCUSSION Magnetic resonance spectroscopy (MRS) is an underused advanced MR technique that deserves consideration in pediatric neuro-oncology given its utility in non-invasively detecting malignant gliomas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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