The SUVmax for 18F-FDG Correlates With Molecular Subtype and Survival of Previously Untreated Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The objectives of this study were to determine if the baseline SUVmax measured by F-FDG PET/CT correlates with molecular subtype and to explore the impact of baseline SUVmax on the survival of patients with metastatic breast cancer (MBC). METHODS: Patients with MBC were screened with PET/CT from February 2007 until December 2010. Multivariate linear regression analysis was performed to identify independent variable correlation with SUVmax. Prognostic variables identified by univariate analysis, with P < 0.1, were analyzed in the multivariate Cox model. RESULTS: A total of 244 MBC patients were eligible for this study. Multivariate linear regression analysis showed that molecular subtype, visceral metastasis, and number of metastatic organs could be used to predict the logarithmic values of SUVmax (lgSUVmax) for previous untreated MBC patients, whereas for those with 1 or more line previous treatment, the number of metastatic organs was identified as the only independent variable correlating with lgSUVmax. Cox regression analysis indicated that only in patients with previously untreated MBC did baseline SUVmax (continuous variable) act as an independent prognostic factor (hazard ratio = 1.049 for progression-free survival, 1.124 for overall survival). CONCLUSIONS: Baseline SUVmax correlates with molecular subtypes only in previously untreated MBC patients. PET/CT imaging can be used as a potential prognostic tool for patients with newly diagnosed MBC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».