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Enregistrement W4391990627 · doi:10.1055/s-0044-1779965

Can Histopathological Features Predict Outcomes in Grade 2 Meningiomas?

2024· article· en· W4391990627 sur OpenAlexaff
M. Elder, Alexander D. Rebchuk, Kira Tosefsky, Celine Hounjet, Karina Chornenka, Stephen Yip, Serge Makarenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The WHO Classification of CNS tumors grades meningiomas based on the presence of atypical (grade 2) or anaplastic (grade 3) histological features, or their absence (grade 1). Increasing grade is associated with worse recurrence and survival rates. Grade 2 tumors form a heterogeneous class both in their histological features and prognoses, and it remains unclear whether specific histological features can be used to predict outcomes within this class. Objective: The goal of this study was to determine the prognostic value of atypical histological features currently used for classification of grade 2 meningiomas. Methods: We used multivariate logistic regression and Cox regression to model the effects of each of seven histological features (proliferative index, brain invasion, small cell change, hypercellularity, sheeting, spontaneous necrosis and prominent nucleoli) on recurrence and survival in a large cohort of patients with grade 2 meningiomas, while controlling for the extent of resection, NF2 status, and exposure to adjuvant radiotherapy. Results: We included 189 patients with mean age 57.4 ± 14.6 years, 64% of whom were female. The median follow-up time was 64 (IQR: 20–96) months. There was no correlation between the presence of any atypical histological feature and recurrence or survival at 1 or 5 years, except for the relationship between proliferative index and survival at 1 year (OR = 0.044, 95% CI [0.0016, 0.48], p = 0.021). However, proliferative index was not significantly correlated with recurrence at 1 year (OR = 3.32, 95% CI [0.58–6.3], p = 0.26) or 5 years (OR = 1.98, 95% CI [0.69, 6.22], p = 0.21), or survival at 5 years (OR = 0.43, 95% CI [0.12, 1.66], p = 0.2). Discussion: In a large retrospective cohort of patients with grade 2 meningiomas, we failed to find any relationship between specific histological features and recurrence or survival outcomes. Although histology has allowed us to broadly stratify meningiomas with the WHO grading system, this suggests it should not be used for prognostication of grade 2 tumors and highlights the importance of pursuing other approaches to prognostication. Publication History Article published online: 05 February 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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