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Enregistrement W4417251939 · doi:10.1007/s00701-025-06734-x

Influence of dural attachment on remnant progression after subtotal resection in WHO grade 1 meningioma

2025· article· en· W4417251939 sur OpenAlexaff
Marc-Olivier Comeau, F. Sánchez Gascón, Mégan Corbeil, Xavier Roberge, Martin Côté, Guilherme Gago, Pierre‐Olivier Champagne

Notice bibliographique

RevueActa Neurochirurgica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeningiomaNeuroradiologyDura materNeurosurgeryInterventional radiologyNeurologyResection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Meningioma resection remains partial in over 25% of cases, with few known predictors of residual disease progression. This study aims to assess if dural attachment, identified on postoperative imaging, influences meningioma progression following subtotal resection. METHODS: A retrospective cohort design was applied to patients who underwent subtotal meningioma resection at our institution. MRI data collected over time included remnant volumes, surface areas of contact with dura and signal intensity ratios. Progression was defined as an increase in remnant volume of at least 25%. RESULTS: , respectively. Criteria for progression was met in 35 remnants (57.4%), with a mean time to progression of 18.1 months. Greater surface area of contact with dura relative to total remnant surface area was a significant predictor of progression in both univariate and multivariate analyses. Smaller remnant diameter and larger extent of resection were marginally associated with progression. Signal intensity ratios failed to demonstrate association with progression. CONCLUSION: The degree of meningioma remnant attachment to dura appears associated with progression. Reduction of dural involvement in residual disease intentionally left in place may be considered when appropriate, with further studies needed to refine surgical considerations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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