Insights on Survival and Recurrence After Surgery in Malignant Meningiomas: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Malignant meningiomas (WHO Grade III) are rare, aggressive tumors with poor prognosis and high recurrence rates. Gross total resection (GTR) is the preferred treatment; however, recurrence remains a challenge, especially after subtotal resection (STR). The role of adjuvant radiotherapy (RT) and chemotherapy in improving patient outcomes remains controversial. This systematic review and meta-analysis assessed the impact of surgical extent, adjuvant therapies, and prognostic factors on survival and recurrence of malignant meningiomas. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted using the PubMed, Cochrane Library, and Scopus databases. Eligible studies included retrospective and prospective cohorts, case-control studies, and clinical trials reporting the surgical extent (GTR vs. STR), adjuvant therapy, survival, and recurrence. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Cochrane Risk of Bias Tool. Meta-analysis was performed using random- and fixed-effects models and heterogeneity was assessed using the I² statistic. RESULTS: Sixteen studies (2,208 patients) met the inclusion criteria. The 5-year overall survival (OS) ranged from 40% to 90%, with GTR significantly improving survival (HR = 0.54, 95% CI: 0.50-0.58, p < 0.00001) [1]. Recurrence rates were lower in GTR cases (50-90% in STR). Adjuvant RT improved progression-free survival (HR = 0.36, 95% CI: 0.18-0.70) in STR patients, but its benefit post-GTR was unclear. Chemotherapy had no significant effect on patient survival [2]. Key prognostic factors included tumor location, patient age, Ki-67 index, and histology [3, 4]. CONCLUSION: GTR is the strongest predictor of long-term survival, whereas STR requires adjuvant RT for disease control. The role of chemotherapy remains uncertain, necessitating further research into targeted therapies. Standardized treatment protocols and long-term surveillance are essential to improve patient outcomes [5].
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».