International Tuberculum Sellae Meningioma Study: Preoperative Grading Scale to Predict Outcomes and Propensity-Matched Outcomes by Endonasal Versus Transcranial Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Tuberculum sellae meningiomas are resected via an expanded endonasal (EEA) or transcranial approach (TCA). Which approach provides superior outcomes is debated. The Magill-McDermott (M-M) grading scale evaluating tumor size, optic canal invasion, and arterial involvement remains to be validated for outcome prediction. The objective of this study was to validate the M-M scale for predicting visual outcome, extent of resection (EOR), and recurrence, and to use propensity matching by M-M scale to determine whether visual outcome, EOR, or recurrence differ between EEA and TCA. METHODS: Forty-site retrospective study of 947 patients undergoing tuberculum sellae meningiomas resection. Standard statistical methods and propensity matching were used. RESULTS: The M-M scale predicted visual worsening (odds ratio [OR]/point: 1.22, 95% CI: 1.02-1.46, P = .0271) and gross total resection (GTR) (OR/point: 0.71, 95% CI: 0.62-0.81, P < .0001), but not recurrence ( P = .4695). The scale was simplified and validated in an independent cohort for predicting visual worsening (OR/point: 2.34, 95% CI: 1.33-4.14, P = .0032) and GTR (OR/point: 0.73, 95% CI: 0.57-0.93, P = .0127), but not recurrence ( P = .2572). In propensity-matched samples, there was no difference in visual worsening ( P = .8757) or recurrence ( P = .5678) between TCA and EEA, but GTR was more likely with TCA (OR: 1.49, 95% CI: 1.02-2.18, P = .0409). Matched patients with preoperative visual deficits who had an EEA were more likely to have visual improvement than those undergoing TCA (72.9% vs 58.4%, P = .0010) with equal rates of visual worsening (EEA 8.0% vs TCA 8.6%, P = .8018). CONCLUSION: The refined M-M scale predicts visual worsening and EOR preoperatively. Preoperative visual deficits are more likely to improve after EEA; however, individual tumor features must be considered during nuanced approach selection by experienced neurosurgeons.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».