The relative value of 18F-FDG PET interpretation criteria in generating a probabilistic approach for characterization of pulmonary nodules
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The evaluation of pulmonary nodules constitutes a large part of PET-CT studies. In this study, we aimed to evaluate the different interpretation criteria in F-fluorodeoxyglucose PET attenuation-corrected and non-attenuation-corrected studies as individual predictors of malignancy in order to propose a useful combination of criteria that can be used in daily practice to classify nodules appropriately. PATIENTS AND METHODS: We performed a historical prospective survey of all consecutive patients referred to our service for the initial assessment of pulmonary nodules and sought the final characterization of these nodules either from tissue sampling or from radiological and clinical follow-up. RESULTS: A total of 104 nodules from 82 patients were included, with a prevalence of malignancy of 53%. Absence of uptake on non-attenuation-corrected studies was found to be the best predictive criterion for benignancy, with a negative predictive value of 97%, and the highest relative risk for malignancy, with a value of 20.9. Uptake higher than that of the mediastinum on attenuation-corrected images was found to be the best criterion for predicting malignancy, with a positive predictive value of 89% and a sensitivity of 73%, which is slightly better than the use of a maximal standardized uptake value cutoff of 3.0. By combining our best negative and positive criteria, we were able to classify 71% (74/104) of the lung nodules with a high level of confidence. More specifically, these two criteria allowed the correct classification of 72% (40/55) of malignant nodules and 57% (28/49) of benign nodules. The 30 remaining nodules were equally distributed in terms of malignancy and had similar characteristics on both PET and CT images. CONCLUSION: A probabilistic approach to pulmonary nodule characterization may help the reading physician to appropriately classify lung nodules into useful categories for the treating physician, moving away from nonstandardized reporting terms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».