Can Histopathological Features Predict Outcomes in Grade 2 Meningiomas?
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».