BMI as a Predictor of Recurrence in High-Grade Meningioma: A Single Center Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Elevated BMI has been proposed as a risk factor for the development of meningioma. The relationship between body mass index (BMI) and disease control in high-grade meningioma has not yet been examined. A retrospective cohort study was performed to assess the relationship between high-grade meningioma recurrence and BMI. Methods: This is a retrospective cohort study of patients with Grade 2 or Grade 3 meningioma at a single tertiary care center between 2008 and 2017. We collected clinical data including age, sex, BMI, location, Simpson grade, brain invasion, and radiation treatments. Disease control was monitored on follow-up MRI scans. We stratified patients by BMI greater than or less than 25. Results: A total of 45 patients were included. The mean age at presentation was 66 years old. In our series, there were 26 female patients (57.8%) and 19 male patients (42.2%). Recurrence was observed in 15 patients (33.3%). There were 32 (71.1%) patients with BMI > 25, and 13 (28.9%) patients with normal BMI. The mean time to recurrence was 24 months. Patients with elevated BMI had higher risk of recurrence ( p = 0.04). Multivariate analysis identified BMI as an independent predictor of recurrence. Conclusion: Our results suggest that overweight patients with a Grade 2 or Grade 3 meningioma are at a higher risk of recurrence than patients with normal BMI. The explanation for this association is as yet unknown. Further research is suggested to confirm and better characterize this association. 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».