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Enregistrement W2072108067 · doi:10.1097/rlu.0b013e3181a34552

Spectrum of FDG PET/CT Findings in Burkitt Lymphoma

2009· article· en· W2072108067 sur OpenAlexaff
Wanzhen Zeng, Mary Jo Lechowicz, Elliott F. Winton, Song-Mee Cho, James R. Galt, Raghuveer Halkar

Notice bibliographique

RevueClinical Nuclear Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymphomaPositron emission tomographyRadiologyNuclear medicineBurkitt's lymphomaPelvisAbdomenRetrospective cohort studyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: F-18 fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) is known to be a useful diagnostic tool for staging, restaging, and monitoring therapy for lymphoma. The purpose of this retrospective study is to present a spectrum of FDG PET findings at initial presentation of Burkitt lymphoma and subsequent findings after therapy. METHOD AND MATERIALS: We retrospectively reviewed 48 patients with Burkitt lymphoma referred for a total of 160 FDG PET/computed tomography (CT) scans at our institution. We characterized the disease distribution of Burkitt lymphoma in all patients and measured representative FDG activity from initial staging scans. Therapeutic response and disease remission were assessed in patients with PET/CT and clinical follow-up studies. RESULTS: Of the 48 patients diagnosed with Burkitt lymphoma, 25 patients had FDG PET/CT scans for initial staging. All untreated lesions of Burkitt lymphoma were highly FDG avid. The mean maximum standardized uptake value of 54 representative lesions is 16.5 (range: 6-54). Twelve patients were immune compromised. The majority of patients had disease localized to the abdomen and the pelvis. Extranodal involvement was identified in more than half of the patients studied. CONCLUSION: The American (or sporadic) form of Burkitt lymphoma presented with intense hypermetabolic lesions when untreated. The information is useful in evaluating post-treatment studies in the absence of a pretreatment scan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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