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Enregistrement W4283378186 · doi:10.1017/cjn.2022.221

P.137 Surgical approaches to adult thalamic gliomas: a systematic review

2022· review· en· W4283378186 sur OpenAlexvenueno aff
Adam S. Levy, T Eatz, AA Morell, DM Higgins, NV Patel, M Ivan, R Komotar

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGliomaSurgical resectionSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Adult thalamic gliomas (ATGs) present a surgical challenge given their depth and proximity to eloquent brain regions.Though a relative abundance of literature has been published regarding the surgical management of thalamic lesions in pediatric patients, a scarce amount exists dedicated to adult populations. Methods: Literature regarding surgical management of thalamic gliomas in adult patients was reviewed according to the PRISMA guidelines. Fours databases were searched with keywords “‘thalamic glioma’ AND ‘surgical intervention’ OR ‘thalamic glioma’ AND ‘surgical treatment’” in July 2021 for articles assessing surgical techniques of ATG resection. Results: The mean age of adult undergoing surgical management was 33.57 years with a median preoperative KPS of 72.15. Among the 507 cases, several surgical approaches were utilized. Transcortical approaches were most frequently used accounting for 37.8% of all cases followed by transventricular (23.8%), transcallosal (22.8%), and trans-sylvian transinsular (2.92%). Conclusions: Studies in this review agree that decreased age, low grade glioma, increased KPS, and increased duration of symptoms are positive prognostic factors. Greater degree of resection provides a positive survival benefit, and transcortical approaches appear to carry a greater overall survival. Stratified guidelines could pose an overall advantage to surgical success when making decisions on treatment approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,165 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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