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Enregistrement W4402099335 · doi:10.1093/noajnl/vdae123

Clinical, molecular, and genetic features of spinal meningiomas

2024· review· en· W4402099335 sur OpenAlexaff
Dylan Deska‐Gauthier, Laureen D. Hachem, Justin Z. Wang, A P Landry, Leeor Yefet, Chloe Gui, Yosef Ellengbogen, Jetan H. Badhiwala, Gelareh Zadeh, Farshad Nassiri

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMeningiomaMedicineComputational biologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal meningiomas comprise 25%-46% of all primary spinal tumors. While the majority are benign and slow-growing, when left untreated, they can result in significant neurological decline. Emerging clinical, imaging, and molecular data have begun to reveal spinal meningiomas as distinct tumor subtypes compared to their intracranial counterparts. Moreover, recent studies indicate molecular and genetic subtype heterogeneity of spinal meningiomas both within and across the classically defined WHO grades. In the current review, we focus on recent advances highlighting the epidemiological, pathological, molecular/genetic, and clinical characteristics of spinal meningiomas. Furthermore, we explore patient and tumor-specific factors that predict prognosis and postoperative outcomes. We highlight areas that require further investigation, specifically efforts aimed at linking unique molecular, genetic, and imaging characteristics to distinct clinical presentations to better predict and manage patient outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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