The Effect of Tumor Size on Likelihood of Hearing Preservation After Retrosigmoid Vestibular Schwannoma Resection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: 1) Describe the effect of tumor size on the likelihood of hearing preservation after retrosigmoid approach for resection of vestibular schwannoma (VS).2) Describe the effect of preoperative hearing status on the likelihood of hearing preservation. STUDY DESIGN: Retrospective chart review. SETTING: Tertiary referral center. PATIENTS: Adult (18 years or older) patients underwent retrosigmoid VS resection and postoperative audiometry between 2008 and 2018 and had a preoperative word recognition score (WRS) of at least 50%. Patients with a history of neurofibromatosis 2, radiation, or previous resection were excluded. INTERVENTIONS: All patients underwent retrosigmoid VS resection with attempted hearing preservation. MAIN OUTCOME MEASURES: WRS of at least 50%. RESULTS: Data from 153 patients were analyzed. Mean age was 50.8 (±11.3) years and mean tumor size 14 (±6) mm. Hearing was preserved and lost in 64 (41.8%) and 89 (58.2%) patients, respectively. Hearing preservation rates were higher for intrameatal tumors than for tumors with extrameatal extension (57.6% versus 29.4%, p = 0.0005). On univariate and multivariate regression analysis, tumor size (per mm increase) was a negative predictor of hearing preservation (odds ratio [OR] 0.893, p = 0.0002 and 0.841, p = 0.0005, respectively). Preoperative American Academy of Otolaryngology-Head & Neck Surgery Hearing Class was also predictive of hearing preservation (p = 0.0044). Class A hearing (compared with class B hearing) was the strongest positive risk factor for hearing preservation (OR 3.149, p = 0.0048 and 1.236, p = 0.0005, respectively). CONCLUSION: Small tumor size and preoperative class A hearing are positive predictors of hearing preservation in patients undergoing the retrosigmoid approach for VS resection.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».