The role of 2‐deoxy‐2‐[F‐18]fluoro‐D‐glucose positron emission tomography in disseminated carcinoma of unknown primary site
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors conducted a comprehensive review of the efficacy of 2-deoxy-2-[F-18]fluoro-D-glucose positron emission tomography (FDG-PET) in the detection of primary tumors in patients with disseminated carcinoma of unknown primary site. METHODS: Ten studies (involving a total of 221 patients) tat were published between 1998 and 2006 were reviewed. Each study evaluated the role of FDG-PET in the detection of unknown primary tumors after a conventional diagnostic workup. Although 94% of patients had a single site of metastases, the studies otherwise were very heterogeneous in the studied population, study design, and additional diagnostic workup. RESULTS: In 41% of patients, FDG-PET detected primary tumors that were not apparent after conventional workup. In this group of patients, the overall sensitivity, specificity, and accuracy rates of FDG-PET in detecting unknown primary tumors were 91.9%, 81.9%, and 80.5%, respectively. FDG-PET imaging also led to the detection of previously unrecognized metastases in 37% of patients. Lung cancers represented 59% of the detected tumors. FDG-PET had a notably high false-positive rate (58.3%) in tumors of the lower digestive tract. FDG-PET altered the clinical management in 34.7% of patients. Most of those patients (53%) received specific chemotherapy for lung and pancreatic cancers; whereas 12% received specific therapy for breast, ovarian, and prostate cancers; and 14% underwent surgery with curative intent. CONCLUSIONS: FDG-PET was an efficient method for detecting primary tumors that were undetected by other modalities and was sensitive for the detection of previously unrecognized metastases. FDG-PET significantly changed clinical management in approximately one-third of the patients studied.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».