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Enregistrement W4379347331 · doi:10.1017/cjn.2023.203

P.113 Impact of 5-ALA on rates of complete high grade glioma resection: a Canadian perspective

2023· article· en· W4379347331 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Dragos Catana, Julia Malone, John Sinclair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCraniotomyResectionGliomaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The relationship between glioblastoma extent of surgical resection (EoR) and survival is well documented.1-3 The advent of 5-aminolevulinic acid (5-ALA), a tissue selective fluorophore, has led to increased rates of gross total tumour resection.4-6 Since 5-ALA received approval for use in Canada in 2020, no Canadian centres have examined its impact on rates of complete resection (CR) for newly diagnosed high grade glioma (HGG) patients. Methods: This study evaluates the difference in EoR class7, for newly diagnosed HGG. Fifty-one consecutive patients underwent awake craniotomy with white light illumination (WLS) while 45 consecutive HGG patients were operated with fluorescence guidance (FGS). Analysis of EoR class was blinded and performed by 2 independent reviewers with a third adjudicator available for discrepancies. Residual tumour volumes were quantified by segmentation of postoperative 1mm slice MRI. Results: The FGS group was found to have: 80% complete resection (CR), 11% near-total resection (NTR), and 9% subtotal resection (STR). This compared favourably to the WLS respective rates of 67%, 6%, and 28%. Conclusions: For awake craniotomy protocol, the odds of complete resection were higher in the FGS group, compared to the WLS group (OR = 2; 95% CI 1.06, 2.93).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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