Skull Base Meningiomas in Patients with Neurofibromatosis Type 2: An International Multicenter Study Evaluating Stereotactic Radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Meningiomas are the second most common tumors in neurofibromatosis type 2 (NF-2). Microsurgery is challenging in NF-2 patients presenting with skull base meningiomas due to the intrinsic risks and need for multiple interventions over time. We analyzed treatment outcomes and complications after primary Gamma Knife radiosurgery (GKRS) to delineate its role in the management of these tumors. Methods An international multicenter retrospective study approved by the International Radiosurgery Research Foundation was performed. NF-2 patients with at least one growing and/or symptomatic skull base meningioma and 6-month follow-up after primary GKRS were included. Clinical and radiosurgical parameters were recorded for analysis. Results In total, 22 NF-2 patients with 54 skull base meningiomas receiving GKRS as primary treatment met inclusion criteria. Median age at GKRS was 38 years (10–79 years). Most lesions were located in the posterior fossa (55.6%). Actuarial progression free survival (PFS) rates were 98.1% at 2 years and 90.0% at 5 and 10 years. The median follow-up time after initial GKRS was 5.0 years (0.6–25.5 years). Tumor volume at GKRS was a predictor of tumor control. Lesions >5.5 cc presented higher chances to progress after radiosurgery (p = 0.043). Three patients (13.64%) developed adverse radiation effects. No malignant transformation or death due to meningioma or radiosurgery was reported. Conclusions GKRS is effective and safe in the management of skull base meningiomas in NF-2 patients. Tumor volume deserve greater relevance during clinical decision-making regarding the most appropriate time to treat. GKRS offers a minimally invasive approach of particular interest in this specific group of patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».