Intraoperative Flow Cytometry for the Evaluation of Meningioma Grade
Notice bibliographique
Résumé
Meningiomas are the most frequent central nervous system tumors in adults. The majority of these tumors are benign. Nevertheless, the intraoperative identification of meningioma grade is important for modifying surgical strategy in order to reduce postoperative complications. Here, we set out to investigate the role of intraoperative flow cytometry for the differentiation of low-grade (grade 1) from high-grade (grade 2-3) meningiomas. The study included 59 patients. Intraoperative flow cytometry analysis was performed using the 'Ioannina Protocol' which evaluates the G0/G1 phase, S-phase, mitosis and tumor index (S + mitosis phase fraction) of a tumor sample. The results are available within 5 min of sample receipt. There were 41 grade 1, 15 grade 2 and 3 grade 3 meningiomas. High-grade meningiomas had significantly higher S-phase fraction, mitosis fraction and tumor index compared to low-grade meningiomas. High-grade meningiomas had significantly lower G0/G1 phase fraction compared to low-grade meningiomas. Thirty-eight tumors were diploids and twenty-one were aneuploids. No significant difference was found between ploidy status and meningioma grade. ROC analysis indicated 11.4% of tumor index as the optimal cutoff value thresholding the discrimination between low- and high-grade meningiomas with 90.2% sensitivity and 72.2% specificity. In conclusion, intraoperative flow cytometry permits the detection of high-grade meningiomas within 5 min. Thus, surgeons may modify tumor removal strategy.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».