Hyperostosis in meningioma: a retrospective exploration of histological correlates
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Meningiomas are the most common type of primary brain tumour. Hyperostosis is commonly associated but remains incompletely understood. This study aimed to evaluate the relationship between meningioma-associated hyperostosis and other tumour variables.Materials and Methods We retrospectively analysed 245 patients with 263 cranial meningiomas (202 CNS WHO grade 1, 53 grade 2, and 8 grade 3) who underwent surgery over a three-year period. Meningiomas adjacent to the skull were included. Demographic, radiological, and tumour characteristics were analysed using standard statistical methods.Results Hyperostosis was evident in 99 (38%) of meningiomas. The most common subtypes were meningothelial, transitional, fibrous, atypical, and anaplastic. There were no statistically significant relationships between hyperostosis and bone invasion, and CNS WHO grade and histological subtype. Hyperostosis was more common in skull base meningiomas than in convexity meningiomas (p = 0.001). Ki-67 index was significantly related to CNS WHO grade but not histological subtype when grade was considered. Mean Ki-67 index was higher in meningiomas without hyperostosis (p = 0.03). There was no such relationship with bone invasion (p = 0.29). Univariate and multivariate analysis revealed that Ki-67 index was negatively correlated with hyperostosis (p = 0.03), while bone invasion (p < 0.001) and skull base location (p = 0.03) were positively correlated with hyperostosis.Conclusions Hyperostosis did not appear to be related to CNS WHO grade or histological subtype. Proliferative activity appeared to be higher in meningiomas without hyperostosis and hyperostosis was associated with evidence of bone invasion and skull base location.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».