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Enregistrement W4416257111 · doi:10.3171/2025.6.jns251508

Malignant peripheral nerve sheath tumors in schwannomatosis: systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4416257111 sur OpenAlexaff
Ken Porche, Kirsten M. Hayford, Chloe Gui, Suganth Suppiah, Robert J. Spinner

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurofibromatosis and Schwannoma Cases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk stratificationPeripheral nerveRadiation therapyNerve sheath neoplasmMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNSTs) are aggressive sarcomas commonly associated with neurofibromatosis type 1 (NF1), whose occurrence in schwannomatosis remains poorly understood. This study aimed to characterize MPNSTs in NF type 2 (NF2)- and SMARCB1-related schwannomatosis through a systematic review and meta-analysis of survival outcomes. METHODS: A comprehensive search of the PubMed, Embase, Scopus, SEER (Surveillance, Epidemiology, and End Results), and Web of Science databases was conducted from database inception through January 2024. Clinical, radiological, histopathological, and treatment data were extracted. Primary endpoints included overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Predictors of outcomes were analyzed using Kaplan-Meier survival curves and Cox proportional hazards models. RESULTS: A total of 39 cases were identified. NF2-related disease accounted for 67% of cases, while 28% were SMARCB1 related. The mean age at MPNST diagnosis was 33 years (range 9-79 years). Pain (41%) and weakness (26%) were the most common presenting symptoms. The mortality rate was 72.9%. No tumors were associated with LZTR1 mutations. Tumor locations varied widely, with involvement of the pelvis, thigh, skull base, forearm/hand, and cranial nerves. Trends suggested improved survival in the absence of S100 loss, gross-total resection, and a known schwannoma precursor. Conversely, having an intracranial or intraspinal lesion or having NF2 in the setting of prior radiation therapy were found to be associated with decreased survival and increased progression. A risk stratification tool predicted OS (HR 28.0, p < 0.0001) and PFS (HR 12.1, p < 0.0001). CONCLUSIONS: MPNSTs, although rare in schwannomatosis, can arise even in the absence of prior radiation exposure and may mimic benign schwannomas. A preliminary risk stratification tool may aid in identifying high-risk patients and optimizing treatment approaches, although validation is needed. Given the aggressive nature of MPNSTs and their potential for delayed diagnosis due to their rarity, vigilant monitoring and individualized treatment strategies are crucial. Future research should focus on refining risk prediction models and exploring targeted therapies for schwannomatosis-associated MPNSTs to improve patient outcomes.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,021
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeMéta-analyse
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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