MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415082034 · doi:10.3171/2025.6.jns241972

Assessment of auditory pathway microstructure in vestibular schwannoma patients: a quantitative diffusion tensor tractography study

2025· article· en· W4415082034 sur OpenAlexaffabout
Aisha Halawani, Sarasa Tohyama, Pascale Tsai, Rana Barake, Fatemeh Hassannia, Mark Bernstein, Suneil K. Kalia, Gelareh Zadeh, Michael D. Cusimano, Michael L. Schwartz, David J. Mikulis, Normand Laperrière, John Rutka, Mojgan Hodaie

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreToronto Western HospitalHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion MRIWhite matterVestibular systemTractographyAuditory pathwaysSchwannomaQuantitative assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Vestibular schwannomas (VSs) are cerebellopontine angle tumors that can result in cranial nerve dysfunction, most commonly sensorineural hearing loss. Conventional structural MRI is unable to provide correlative information on cranial nerve function. In this study, the authors used multitensor tractography to study the white matter microstructural properties of the auditory neural pathway as a correlate of cranial nerve function in a cohort of VS patients. They evaluated the relationship between the auditory neural pathway microstructural properties using pure-tone audiometry (PTA) and the speech discrimination score (SDS). METHODS: Retrospective chart review of 258 patients with VS treated at the Toronto Western Hospital Gamma Knife Radiosurgery Unit was conducted. Of these, 3T MR images were analyzed for 57 surgically naive patients with unilateral VS who had preoperative diffusion tensor imaging (DTI) and PTA and SDS results. Patients were excluded if they had bilateral tumors, previous surgical treatment (Gamma Knife radiosurgery or resection), or did not undergo DTI. DTI-derived metrics (fractional anisotropy [FA], radial diffusivity [RD], axial diffusivity [AD], and mean diffusivity [MD]) of five regions of interest positioned along the auditory neural pathway (ipsilateral superior olivary nucleus [SON] and trapezoid body [TB] and contralateral inferior colliculus, lateral lemniscus [LL], and medial geniculate body [MGB]) were measured bilaterally in all subjects. The diffusion metrics were correlated with quantitative average high-frequency (4000 and 8000 Hz) PTA and SDS results. RESULTS: Salient areas of neuroanatomical correlation included the LL and SON (affected side), where a statistically significant diffusion metric change was seen. This was characterized by higher FA and lower RD values (LL and SON) and a higher AD value (SON). SDS positively correlated with the TB AD. PTA showed a significant negative relationship with MD at the LL and a positive relationship with AD at the inferior colliculus (affected side). PTA also showed a significant negative relationship with RD and MD at the SON and TB, and a positive relationship with FA and AD at the MGB on the contralateral side (all p < 0.05). CONCLUSIONS: This work outlines that quantitative DTI is a useful tool to evaluate the white matter microstructural alterations in the auditory neural pathway. Importantly, as a noninvasive tool, diffusion metrics can help in understanding the pathophysiology of hearing impairment in this group of patients.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,287 · 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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of neurosurgeryMême sujetMeningioma and schwannoma managementTravaux en français237 207