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Enregistrement W2022318240 · doi:10.1148/radiographics.20.3.g00ma04713

Imaging Features of Primary and Recurrent Esophageal Cancer at FDG PET

2000· article· en· W2022318240 sur OpenAlexaff
Stephen J. Skehan, Andrea Brown, Margo Thompson, James Young, Geoffrey Coates, Claude Nahmias

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophageal cancerPositron emission tomographyRadiologyRadiation therapyCancerChemotherapyRadiation treatment planningPET-CTNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of the poor prognosis for patients with esophageal cancer and the risks associated with surgical intervention, accurate staging is essential for optimal treatment planning. Positron emission tomography (PET) with 2-[fluorine-18]fluoro-2-deoxy-d-glucose (FDG) is a useful adjunct to more conventional imaging modalities in this setting. FDG PET is not an appropriate first-line diagnostic procedure in the detection of esophageal cancer and is not helpful in detecting local invasion by the primary tumor, and further studies are required to determine its efficacy in the detection of local nodal metastases. However, FDG PET is superior to anatomic imaging modalities in the ability to detect distant metastases. Metastases to the liver, lungs, and skeleton can readily be identified at FDG PET. In addition, FDG PET has proved valuable in determining the resectability of disease and allows scanning of a larger volume than is possible with computed tomography. Recurrent disease is readily diagnosed and differentiated from scar tissue with FDG PET. In addition, FDG PET may play a valuable role in the follow-up of patients who undergo chemotherapy and radiation therapy, allowing early changes in treatment for unresponsive tumors. The management of most patients with esophageal cancer can be improved with use of FDG PET.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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