Preoperative radiological features in predicting complications of carotid body tumor resection
Notice bibliographique
Résumé
Objective Carotid body tumors (CBTs) are rare neoplasms that pose significant surgical challenges. This study aims to evaluate the predictive utility of preoperative radiological characteristics on postoperative complications in patients undergoing CBT resection at a tertiary care center. Methods A retrospective analysis was conducted on 106 patients who underwent CBT resection between 2003 and 2023. Patient demographics, tumor characteristics, and operative details were collected. The primary outcomes were an estimated blood loss (EBL) >250 mL and cranial nerve (CN) injury. Logistic regression models were used to identify significant preoperative radiological predictors, including Shamblin grade, Peking Union Medical College Hospital (PUMCH) grade, tumor distance to the base of the skull (DTBOS), and tumor volume. Results One hundred six patients were included. Higher Shamblin and PUMCH grades were significantly associated with increased EBL and CN injury. Specifically, the Shamblin grade alone predicted an EBL >250 mL with a McFadden R 2 value of 0.14, which slightly decreased to 0.13 when DTBOS and tumor volume were added. For CN injury, the Shamblin grade alone had an R 2 of 0.16, which significantly improved to 0.27 with the addition of DTBOS and further to 0.29 with tumor volume. The PUMCH grade alone predicted an EBL >250 mL with an R 2 value of 0.08, which did not significantly change with the addition of DTBOS and tumor volume. For CN injury, the PUMCH grade alone had an R 2 of 0.14, improving to 0.21 with DTBOS and to 0.22 with tumor volume. Furthermore, a 1-cm decrease in DTBOS significantly increased the odds of requiring a blood transfusion (odds ratio, 2.26; 95% confidence interval, 1.28-4.01; P = .0051) and the risk of CN injury (odds ratio, 3.65; 95% confidence interval, 1.98-6.73; P < .0001). Conclusions This study identified novel preoperative radiological predictors that enhance the predictive accuracy of standard classification systems, offering valuable insights for preoperative planning. Although the Shamblin and PUMCH classifications are useful tools on their own, our findings demonstrate that incorporating additional radiological features, such as DTBOS and tumor volume, can substantially increase their predictive utility. Surgeons are encouraged to incorporate multiple preoperative radiological variables alongside traditional classification systems to better assess the risk of postoperative complications. Further research with larger, multi-institutional cohorts are necessary to validate these findings and refine predictive models.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».