Impact of F-18 Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography–Computed Tomography on Oncologic Patient Management: First 2 Years' Experience at a Single Canadian Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to assess the influence of positron emission tomography-computed tomography (PET-CT) results on patient management from a single Canadian oncology center during its first 2 years of operation. METHODS: A total of 3,779 consecutive patients, 18 years of age and older, who were referred for PET-CT imaging at the British Columbia Cancer Agency between July 1, 2005 and June 30, 2007, were included in this analysis. Results were tabulated from a standard questionnaire, which was given to referring physicians following completion of their patient's PET-CT study. RESULTS: From July 1, 2005 to June 30, 2007, 3,779 consecutive fluoro-2-deoxyglucose PET-CT examinations were performed in patients aged 18 years or older. A total of 3,429 referring-physician surveys (90.7%) were returned. The results of the PET-CT study resulted in a change in treatment decision in 49.8% of the studies and resulted in improved decision making in 83.2% of the studies. CONCLUSION: This series demonstrated that the results from PET-CT studies performed at a single Canadian oncology center during the first 2 years of its operation altered patient management in 50% of cases and resulted in improved decision making in the majority of cases.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».