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Enregistrement W4412166468 · doi:10.1017/cjn.2025.10292

P.145 The role of 5-ALA Fluorescence-guided surgery in non-glioma pathologies

2025· article· en· W4412166468 sur OpenAlexvenueno aff
M Saymeh, Sami Khairy, Jessica Rabski, Shaun Kilty, Fahad Alkherayf

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaMedicineCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Fluorescence-guided surgery (FGS) with 5-aminolevulinic acid (5-ALA) is a well-established tool for improving tumor visualization in glioma surgery. However, its applications in non-glioma pathologies remain underexplored and require further investigation. Methods: A retrospective review of patients who underwent FGS with 5-ALA between January 2022 and September 2024 was conducted to assess its utility in non-glioma tumors. Results: Among 232 FGS procedures, 13 (5.6%) involved non-glioma pathologies. We categorized our patients into three different levels: high, moderate, and no response based on intra-operative 5-ALA fluorescence visualization. Our patients showed a high 5-ALA fluorescence in 10 cases (77%), mainly in the following tumors: choroid plexus papilloma, atypical teratoid rhabdoid tumor, metastatic adenocarcinoma as well as atypical meningiomas. Moderate 5-ALA fluorescence was seen in 2 cases (15%). While no 5-ALA fluorescence was seen in one case of CNS lymphoma. 90% of procedures with high response had total resection. Conclusions: Fluorescence-guided surgery (FGS) using 5-ALA has demonstrated effectiveness in enhancing tumor visualization beyond gliomas. This retrospective review highlights the potential applications of 5-ALA in various non-glioma pathologies. These findings emphasize the need for further research to refine the use of 5-ALA FGS in diverse pathologies, optimize patient selection, and expand its utility in neurosurgical oncology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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