Pathological features determining recurrence and radioresistance in cerebral atypical meningioma
Notice bibliographique
Résumé
We examined recurrence after gross total resection (GTR) or subtotal resection (STR) at St. Michael’s Hospital, Toronto, of 181 cases of atypical meningioma (WHO grade II). In the entire group, Kaplan-Meier survival curves showed that combined necrosis and brain invasion was the feature associated with the worst outcome, followed in order by necrosis, histological variants (clear cell, rhabdoid, and chordoid), high mitotic count, and brain invasion. The highly significant difference between necrosis and brain invasion and necrosis was seen only in patients receiving GTR, and lost in those treated with STR. Adjuvant radiotherapy was associated with worse outcome, more so in patients receiving GTR. In the presence of high mitotic count (defined as >4/10HPF) radiation did not affect recurrence, but necrosis and specially combined necrosis and brain invasion magnified the apparent deleterious effect of adjuvant radiotherapy. In the presence of brain invasion, radiotherapy’s small effect did not reach significance. Since patients were not randomized to adjuvant radiotherapy, these results should not be construed as indicating that this treatment is injurious. It can be stated that in the presence of necrosis and particularly necrosis and brain invasion, but not brain invasion alone, or high mitotic count, atypical meningiomas are more resistant to any possible beneficial effect of radiation in delaying recurrence. LEARNING OBJECTIVES This presentation will enable the learner to: 1. Describe histological and treatment factors determining recurrence in atypical meningioma. 2. List histological factors associated with radioresistance in atypical meningioma.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».