18F-fluorodeoxyglucose positron-emission tomography-computed tomography to diagnose recurrent cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sometimes the diagnosis of recurrent cancer in patients with a previous malignancy can be challenging. This prospective cohort study assessed the clinical utility of (18)F-fluorodeoxyglucose positron-emission tomography-computed tomography ((18)F-FDG PET-CT) in the diagnosis of clinically suspected recurrence of cancer. METHODS: Patients were eligible if cancer recurrence (non-small-cell lung (NSCL), breast, head and neck, ovarian, oesophageal, Hodgkin's or non-Hodgkin's lymphoma) was suspected clinically, and if conventional imaging was non-diagnostic. Clinicians were asked to indicate their management plan before and after (18)F-FDG PET-CT scanning. The primary outcome was change in planned management after (18)F-FDG PET-CT. RESULTS: Between April 2009 and June 2011, 101 patients (age, median 65 years; 55% female) were enroled from four cancer centres in Ontario, Canada. Distribution by primary tumour type was: NSCL (55%), breast (19%), ovarian (10%), oesophageal (6%), lymphoma (6%), and head and neck (4%). Of the 99 subjects who underwent (18)F-FDG PET-CT, planned management changed after (18)F-FDG PET-CT in 52 subjects (53%, 95% confidence interval (CI), 42-63%); a major change in plan from no treatment to treatment was observed in 38 subjects (38%, 95% CI, 29-49%), and was typically associated with (18)F-FDG PET-CT findings that were positive for recurrent cancer (37 subjects). After 3 months, the stated post-(18)F-FDG PET-CT management plan was actually completed in 88 subjects (89%, 95% CI, 81-94%). CONCLUSION: In patients with suspected cancer recurrence and conventional imaging that is non-diagnostic, (18)F-FDG PET-CT often provides new information that leads to important changes in patient management.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».