Correlating Metabolic Activity on <sup>18</sup>F-FDG PET/CT With Histopathologic Characteristics of Osseous and Soft-Tissue Sarcomas: A Retrospective Review of 136 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of our study was to determine whether there is a statistically significant correlation between metabolic activity of osseous and soft-tissue sarcomas as measured by the maximum standardized uptake value (SUV(max)) on (18)F-FDG PET/CT and histopathologic characteristics such as mitotic counts, the presence of necrosis, and the presence of a myxoid component. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively evaluated 238 consecutive patients with known soft-tissue or osseous sarcoma who underwent (18)F-FDG PET/CT for initial staging or assessment for recurrence of disease. The SUV(max) of each primary or of the most intense metastatic lesion was measured and was compared with the histologic data provided in the final pathology reports. RESULTS: Histopathologic data were available for 136 sarcomas. The median SUV(max) values of sarcomas with mitotic counts of less than 2.00 (per 10 high-power fields [HPF]), 2.00-6.99, 7.00-16.24, and 16.25 or greater were 5.0, 6.6, 10.3, and 13.0, respectively (p = 0.0003). The median SUV(max) for the sarcomas with necrosis (90 patients) was 8.6 and for those without necrosis (43 patients), 6.0 (p = 0.026). The median SUV(max) for the sarcomas without a myxoid component (118 patients) was 7.7 and with a myxoid component (16 patients) was 6.2 (p = 0.28). CONCLUSION: There was a statistically significant correlation between the mitotic count and the SUV(max) as well as between the presence of tumor necrosis and the SUV(max). Although a correlation between the presence of a myxoid component and SUV(max) was shown, it was not found to be statistically significant. These findings improve on the current information in the literature regarding the use of PET/CT for guidance in sarcoma biopsy. Correlating the SUV(max) with histologic markers that also feature prominently in major sarcoma grading systems may help improve the accuracy of grading and of prognostication by allowing the SUV(max) to potentially serve as a surrogate marker in these grading systems, particularly in cases in which there is interobserver disagreement in the pathologic diagnosis or in cases in which the sarcoma cannot be properly classified on the basis of histopathologic evaluation alone.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».