Během uplynulých 7 let (12/92 - 8/99) byl v Nemocnici na Homolce u 229 pacientů stereotaktickou biopsií zjištěn intracerebrální gliom. Definitivní histologická diagnóza byla stanovena podle WHO klasifikace, ínezi nízkostupňové gliomy byly zařazeny: fibrilární astrocytom (104 pacientů), protoplazmatický astrocytom (5 pacientů), gemistocytámí astrocytom (6 pacientů), pilocytámí astrocytom (15 pacientů). Pleomorfogenní xanthoastrocytom (1 pacient), oligodendrogliom (18 pacientů), gangliogliom (4 pacienti). Mezi gliomy vyššího stupně malignity byly začleněny: anaplastický astrocytom (23 pacientů) a glioblastom (53 pacientů). Matematický model predikce malignity je derivován z báze 214 pacientů, u každého pacienta do statistické analýzy vstupují klinická a zobrazovací data koncentrovaná do 10 parametrů. K vytvoření tohoto matematického modelu byla použita binární logistická regresní analýza prostřednictvím SPSS statistického software verze 9.0. Tento matematický model předpovědi malignity gliomu v 83,2 % klinických případů správně odhadl stupeň malignity gliomu. Byl otestován u 12 nových pacientů, při porovnání definitivní histologické diagnózy s předpověděnou malignitou gliomu, S úspěšností 83,3 %.

During last 7 years (between 12/92 - 8/99) 229 patients were diagnosed to suffer from brain glioma by stereotactic biopsy in the Hospital Na Homolce, Prague. Histological subgroups were determined, using the WHO system. Low-grade gliomas: fibrilary astrocytoma (104 pts), protoplasmatic astrocytoma (5 pts), gemistocytary astrocytoma (6 pts), pleomorphogenic xanthoastrocytoma (1 pt), oligodendroglioma (18 pts), ganglioglioma (4 pts), pilocytic astrocytoma (15 pts), as high-grade gliomas: anaplastic astrocytoma (23 pts) and glioblastoma (53 pts). It was our intention to find a mathematical model which would be able, based on selected clinical, CT and MRI data, to distinguish between low and high grade gliomas. The statistical model was derived from 214 pts. Ten standard clinical and imaging characteristics obtained before the stereohiopsy were selected as predictors of glioma grade and entered into statistical analysis. Binary logistic regression analysis with the stepwise (LR) method performed by SPSS statistical software version 9.0 was used to estimate the probability of glioma grade. Testing the Pi*oposed model revealed overall 83.2% agreement between the predicted grade and the histologically verified grade of the glioma. The model was tested in 12 new patients. The percentage of agreement between the model predicted and histologically verified glioma grade in these 12 patients was 83.3%.

Oddělení stereotaktické a radiační neurochirurgie Nemocnie Na Homolce Praha

Is it possible to predict the malignancy of brain glioma from clinical and neuroradiological data?

Lze na základě klinických a neurologických dat spolehlivě předpovědět malignitu mozkového gliomu? = Is it possible to predict the malignancy of brain glioma from clinical and neuroradiological data? /

Lit: 15

Souhrn: eng