Predicting the Consistency of Vestibular Schwannoma and Its Implication in the Retrosigmoid Approach: A Single-Center Analysis
Notice bibliographique
Résumé
To explore the relationship between magnetic resonance imaging (MRI) parameters, including T2-weighted intensity and apparent diffusion coefficient (ADC), and intraoperative tumor characteristics, particularly consistency, in vestibular schwannomas (VSs). The association between tumor consistency, facial nerve (FN) function, and postoperative outcomes was analyzed. A single-center retrospective analysis included newly diagnosed VS cases (2020–2023) with cisternal involvement (Samii T3a; volume ≥ 0.7 cm3). T2 and ADC maps from the perimetral region of interest were normalized, and tumors were categorized into 3 classes by combining qualitative consistency (soft, fibrous, or fibrous/hard), ultrasonic aspirator power, and adherence to neurovascular structures. FN function was assessed using the House–Brackmann scale at the immediate postoperative period and 12-month follow-up. MRIs of 33 VSs (18 solid and 15 cystic) were analyzed. Normalized values of both T2 (N-T2mean) and ADC (N-ADCmin) maps predicted the classical radiological differentiation. N-ADCmin may have some role in predicting consistency (value 1.361, p = 0.017, accuracy 0.48) and demonstrated a significant association (p = 0.04) with the FN outcome in the immediate postoperative period. An augmented consistency could impair FN function by increasing the intrameatal pressure related to greater transmission of shocks derived from the dissection maneuvers of the cisternal component of the tumor. The possibility of non-invasively exploring VS consistency with a parameter easily calculable on MRI might be beneficial in surgical planning, modifying the timing of the opening of the meatus with respect to what could be the surgical routine in some centers.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».