GP.6 The Impact of Brain Invasion on Intracranial Meningioma Grading
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2016, the WHO Classification of Brain Tumors included brain invasion as a standalone diagnostic criterion for grade 2 meningioma diagnosis. In this study we explored the impact of this change on the incidence and distribution of meningioma grades. Methods: All cases of meningiomas diagnosed from 2007-2020 at a tertiary care hospital were identified. The distribution of meningioma grades before (WHO 2007) and after (WHO 2016) the introduction of the 2016 WHO criteria were compared. Each case in the 2007 cohort was re-graded according to the 2016 criteria to determine the intra-class correlation (ICC) between grading criteria. Results: Of 814 cases, 532 (65.4%) were in the 2007 WHO cohort and 282 (34.6%) were in the 2016 WHO cohort. There were no differences in the distribution of meningioma grades between cohorts (p=0.11). Upon re-grading, 21 cases (3.9%) were changed. ICC between original and revised grade was 0.92 (95% CIs: 0.91-0.93). Amongst Grade 2 meningiomas with brain invasion, 75.8% had three or more atypical histologic features or an elevated mitotic index. Conclusions: Brain invasion alone has minimal impact on the incidence or distribution of specific meningioma grade tumors, likely due to cosegregation of grade elevating features.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».