FDG PET/CT in Initial Staging of Adult Soft-Tissue Sarcoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Soft-tissue sarcomas spread predominantly to the lung and it is unclear how often FDG-PET scans will detect metastases not already obvious by chest CT scan or clinical examination. Adult limb and body wall soft-tissue sarcoma cases were identified retrospectively. Ewing's sarcoma, rhabdomyosarcoma, GIST, desmoid tumors, visceral tumors, bone tumors, and retroperitoneal sarcomas were excluded as were patients imaged for followup, response assessment, or recurrence. All patients had a diagnostic chest CT scan. 109 patients met these criteria, 87% of which had intermediate or high-grade tumors. The most common pathological diagnoses were leiomyosarcoma (17%), liposarcoma (17%), and undifferentiated or pleomorphic sarcoma (16%). 98% of previously unresected primary tumors were FDG avid. PET scans were negative for distant disease in 91/109 cases. The negative predictive value was 89%. Fourteen PET scans were positive. Of these, 6 patients were already known to have metastases, 3 were false positives, and 5 represented new findings of metastasis (positive predictive value 79%). In total, 5 patients were upstaged by FDG-PET (4.5%). Although PET scans may be of use in specific circumstances, routine use of FDG PET imaging as part of the initial staging of soft-tissue sarcomas was unlikely to alter management in our series.
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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) | 0,001 | 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.
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 découle