Clinical Characteristics and Treatment Outcomes of Long-Level Intramedullary Spinal Cord Tumors: A Consecutive Series of 43 Cases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Long-level intramedullary spinal cord tumors (LIMSCTs) cause complex treatment issues. However, LIMSCTs have rarely been analyzed separately. The authors reported a large case series of LIMSCTs and analyzed the clinical characteristics and treatment outcomes. METHODS: The medical data of patients with LIMSCTs at our institution between January 2015 and December 2019 were retrospectively reviewed. Demographics, tumor size and location, pathology, extent of resection, and neurological functional status were collected. RESULTS: A total of 43 consecutive cases were included. Twenty-three cases (53.5%) of LIMSCTs were ependymal tumors. All patients with ependymal tumors achieved gross total resection (GTR). In ependymal tumor cases, 3 cases (13%) of ependymal tumors experienced postoperative neurological deterioration, and 66% of them showed an improvement at follow-up; 25.6% were low-grade astrocytic tumors. The rates of GTR, subtotal resection (STR) and partial resection (PR) were 63.6%, 27.3%, and 9.1%, respectively. Twenty-seven percent cases showed postoperative neurological worsening, and 33% of them had an improvement at follow-up; 20.9% were high-grade astrocytic tumors. The excision rates were 44.4% for GTR, 44.4% for STR, and 11% for PR, respectively. Fifty-five percent cases showed postoperative neurological worsening, and none of them had an improvement at follow-up. CONCLUSION: In this series, all LIMSCTs were gliomas. Aggressive tumor resection did not increase the risk of long-term functional deterioration in ependymal tumors and low-grade astrocytic tumors, but in high-grade astrocytic tumors, patients had a higher risk of neurological deterioration and difficulty in recovery. In ependymal tumors and low-grade astrocytic tumors, patients can achieve long-time survival after performing aggressive tumor resection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».