P.135 Dura splitting technique for surgical resection of spinal meningioma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinal meningiomas are intradural extramedullary tumors that account for 25–46% of all primary spinal tumors. A growing body of literature suggests that the extent of resection significantly affects the recurrence rate of spinal meningiomas and that Simpson grade II resection may not be as adequate as previously thought. Dura Splitting Technique (DST) can be used with no major perioperative complications. Methods: Retrospect review of six cases of spinal meningiomas where DST was used. The patients ranged in age at presentation from 38 to 80 years. All presented with symptoms including gait unsteadiness and lower limbs weakness. Spinal MRI was used to establish the diagnosis. All of the tumors were located ventral or ventrolateral to the spinal cord. Results: DST was applying to spinal meningioma cases,complete tumor resection by separating the involved dura into inner and outer layer. Preserving the dura outer layer and avoiding the need for dural graft reconstruction and CSF leak. A total of six cases, four in thoracic spine and two in cercical spine one anterior and one posterior, all four cases had no reported surgical complications or tumor recurrenc. Conclusions: We confirm that DST is safe and a superior method in the treatment of spinal meningiomas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».