A molecularly integrated grade for meningioma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meningiomas are the most common primary intracranial tumor in adults. Clinical care is currently guided by the World Health Organization (WHO) grade assigned to meningiomas, a 3-tiered grading system based on histopathology features, as well as extent of surgical resection. Clinical behavior, however, often fails to conform to the WHO grade. Additional prognostic information is needed to optimize patient management. METHODS: We evaluated whether chromosomal copy-number data improved prediction of time-to-recurrence for patients with meningioma who were treated with surgery, relative to the WHO schema. The models were developed using Cox proportional hazards, random survival forest, and gradient boosting in a discovery cohort of 527 meningioma patients and validated in 2 independent cohorts of 172 meningioma patients characterized by orthogonal genomic platforms. RESULTS: We developed a 3-tiered grading scheme (Integrated Grades 1-3), which incorporated mitotic count and loss of chromosome 1p, 3p, 4, 6, 10, 14q, 18, 19, or CDKN2A. 32% of meningiomas reclassified to either a lower-risk or higher-risk Integrated Grade compared to their assigned WHO grade. The Integrated Grade more accurately identified meningioma patients at risk for recurrence, relative to the WHO grade, as determined by time-dependent area under the curve, average precision, and the Brier score. CONCLUSION: We propose a molecularly integrated grading scheme for meningiomas that significantly improves upon the current WHO grading system in prediction of progression-free survival. This framework can be broadly adopted by clinicians with relative ease using widely available genomic technologies and presents an advance in the care of meningioma patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle