Clinical Landscape of Pituitary Adenoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pituitary adenomas are common neoplasms of the sellar region, occurring in up to 25% of the population. While most are asymptomatic, they can lead to visual decline and endocrinopathies which often necessitate surgical resection. Importantly, there is lack of established clinical predictors of relevant postoperative outcomes for these patients and there is a need for a robust, consecutively treated cohort with detailed clinical annotation for further exploration. Methods: We retrospectively reviewed pituitary adenomas that underwent surgical resection at our institution between 2000 and 2015, inclusive. Covariates of postoperative progression, endocrine cure, CSF leak, and visual improvement were identified using logistic regression modeling. Survival analyses were performed using Kaplan–Meier and Cox proportional hazards survival modeling. Results: Overall, 431 patients were included in our cohort. Subtotal resection (OR: 4.50, p < 0.001) and higher MIB-1 proliferative index (OR: 2.36, p = 0.001) were independently associated with postoperative progression in a multivariate logistic regression model. The same variables were significantly associated with progression-free survival in a multivariate Cox regression model. Smaller preoperative size (OR: 0.37, p = 0.031) and gross total resection (OR: 0.20, p = 0.005) were independently predictive of postoperative endocrine cure. Intraoperative CSF leak was the only predictor of postoperative CSF leak (OR: 7.09, p < 0.001), and no individual variables were predictive of postoperative visual improvement. Conclusions: We examine the clinical landscape of surgically resected pituitary adenoma to better inform surgical decision making, prognostication, and patient counseling. Publication History Article published online: 05 February 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».