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Enregistrement W4402460194 · doi:10.1080/02688697.2024.2400134

Hyperostosis in meningioma: a retrospective exploration of histological correlates

2024· article· en· W4402460194 sur OpenAlexaff
William H. Cook, Danyal Z. Khan, Abdelhakim Khellaf, Anastasia Tsyben, Marius Posa, M Khoush Sorour, Karol P. Budohoski, Mayen Briggs, Kieren Allinson, Ramez Kirollos, Adel Helmy

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Neurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesChrist's College, University of CambridgeWoolf Fisher TrustCambridge TrustRoyal College of Surgeons of EnglandNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineMeningiomaHyperostosisRetrospective cohort studyRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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