Radiographic changes after lung stereotactic ablative radiotherapy (SABR) – Can we distinguish recurrence from fibrosis? A systematic review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Changes in lung density on computed tomography (CT) are common after stereotactic ablative radiotherapy (SABR) and can confound the early detection of recurrence. We performed a systematic review to describe post-SABR findings on computed tomography (CT) and positron-emission tomography (PET), identify imaging characteristics that predict recurrence and propose a follow-up imaging algorithm. METHODS: A systematic review was conducted of studies providing detailed radiologic descriptions of anatomic and metabolic lung changes after SABR. Our search returned 824 studies; 26 met our inclusion criteria. Data are presented according to PRISMA guidelines. RESULTS: Acute changes post-SABR predominantly appear as consolidation or ground glass opacities. Late changes often demonstrate a modified conventional pattern of fibrosis, evolving beyond 2years after treatment. Several CT features, including an enlarging opacity, correlate with recurrence. Although PET SUVmax may rise immediately post-SABR, an SUVmax⩾5 carries a high predictive value of recurrence. CONCLUSIONS: CT density changes are common post-SABR. The available evidence suggests that recurrent disease should be suspected if high-risk CT changes are seen with SUVmax⩾5 on PET. Further studies are needed to validate the predictive values of such metrics, and for advanced analysis of CT changes to allow early detection of potentially curable local recurrence.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».