Association of Apparent Diffusion Coefficient with Disease Recurrence in Patients with Locally Advanced Cervical Cancer Treated with Radical Chemotherapy and Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate whether volumetrically derived apparent diffusion coefficient (ADC) from pretreatment diffusion-weighted (DW) magnetic resonance (MR) imaging is associated with disease recurrence in women with locally advanced cervical cancer treated with chemotherapy and radiation therapy. MATERIALS AND METHODS: An ethics board-approved, retrospective study was conducted in 85 women with stage IB-IVA cervical cancer treated with chemo- and radiation therapy in 2009-2013. All patients underwent MR imaging for staging, including T2-weighted and DW MR imaging series, by using a 1.5- or 3.0-T imager. The mean, median, 75th, 90th, and 95th percentile ADCs (ADCmean, ADC50, ADC75, ADC90, and ADC95, respectively) of all voxels that comprised each tumor were extracted and normalized to the mean urine ADC (nADCmean, nADC50, nADC75, nADC90, and nADC95, respectively) to reduce variability. The primary outcome was disease-free survival (DFS). Uni- and multivariable Cox regression analyses were used to evaluate the association of ADC parameters and relevant clinical variables with DFS. RESULTS: Of the 85 women included, 62 were free of disease at last follow-up. Median follow-up was 37 months (range, 5-68 months). Significant variables at univariable analysis included T2-weighted derived tumor diameter, para-aortic nodal involvement, advanced stage, ADC90 and ADC95, nADC75, nADC90, and nADC95. Normalized parameters were more highly associated (hazard ratio per 0.01 increase in normalized ADC, 0.91-0.94; P < .04). Because nADC75, nADC90, and nADC95 were highly correlated, only nADC95 (which had the lowest P value) was included in multivariable analysis. At multivariable analysis, absolute and normalized ADC95 remained associated with DFS (hazard ratio, 0.90-0.98; P < .05). CONCLUSION: The volumetric ADC95 may be a useful imaging metric to predict treatment failure in patients with locally advanced cervical cancer treated with chemo- and radiation therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».