Clinical Characteristics, Management, and Outcomes of Intramedullary Spinal Cord Ependymomas: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Intramedullary spinal cord tumors (IMSCTs) are rare tumors, with ependymoma being the most common type. Surgical resection is the main treatment, but gross total resection (GTR) carries a risk of morbidity, while subtotal resection (STR) increases the risk of recurrence. The role of adjuvant radiotherapy is debated, and chemotherapy is rarely used except for recurrence. This study aims to investigate and compare the clinical characteristics, management, and outcomes of intramedullary spinal cord ependymomas (ISCEs) comprehensively. Methods: This systematic review and meta-analysis followed Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, analyzing clinical characteristics, management, and outcomes of ISCEs. Studies were screened using Population, Intervention, Comparison, Outcome, and Study design criteria, quality-assessed with Newcastle-Ottawa Scale and Risk Of Bias In Non-randomized Studies Of Interventions, and statistically analyzed with Review Manager 5.4.1 and R software, evaluating treatment efficacy and prognostic factors. Results: GTR improves neurological function, reduces recurrence, and improves survival in IMSCTs, while STR increases the risk of recurrence, which often requires radiotherapy. The meta-analysis indicates that patients who received optimal management strategies had significantly better neurological outcomes (odds ratio: 4.65; 95% confidence interval: 1.77-12.23; p=0.0018). Meta-analysis also showed that based on the management approach, the rate of complication, improvement, recurrence, and overall survival was 16%, 71%, 7%, and 18%, respectively. Conclusions: Surgical strategies, individualized treatment, and advanced monitoring optimize IMSCT outcomes. Future research should standardize protocols, conduct large-scale studies, and refine adjuvant therapies to improve prognosis and quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».