Thymoma pathology and myasthenia gravis outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is limited evidence regarding the impact of World Health Organization (WHO) subtype of thymoma on post-thymectomy outcome of thymoma-associated myasthenia gravis (TAMG). The objective was to determine if the pathological subtypes of thymoma were associated with post-thymectomy outcomes of myasthenia gravis (MG), in patients with TAMG. METHODS: We performed a retrospective study of consecutive patients with TAMG who attended the neuromuscular clinic between January 2018 and December 2019 with a minimum follow-up of 1 y after thymectomy. Outcome measures were MG Impairment Index (MGII), single-simple question (SSQ), Myasthenia Gravis Foundation of America post-intervention status (MGFA PIS) and non-responder MG status at last assessment. RESULTS: Ninety-five patients were included; mean age at onset was 48.1 ± 12.1 y; 54(56.8%) were females. Thirteen patients developed MG post-thymectomy. The most common thymoma was WHO type B2 in 39 (41.1%). Most patients (40, 42.1%) had Masaoka stage II thymoma. There was no association of thymoma subtypes or Masaoka stage of disease with age, gender, MG phenotype, serology, post-thymectomy onset, interval from onset to thymectomy, MGII, SSQ, MGFA PIS, or non-responder status. Associations were found between positive serology and lower MGII (11.1 ± 14.2 vs 23 ± 12.9, P = .050), thymic follicular hyperplasia (TFH) and higher SSQ (89.3 ± 11.7 vs 80.1 ± 20.2, P-.043), and lack of recurrence and higher SSQ (84.1 ± 18 vs 72.5 ± 20, P = .037). DISCUSSION: The WHO pathological subtype of thymoma did not correlate with MG outcomes. However, positive acetylcholine antibody serology, presence of TFH, and non-recurrence of thymoma predict a favorable outcome.
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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 | 0,002 |
| 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 ».