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Enregistrement W2098341589 · doi:10.1007/s00259-009-1199-5

Somatostatin receptor scintigraphy might be useful for detecting skeleton abnormalities in patients with multiple myeloma and plasmacytoma

2009· article· en· W2098341589 sur OpenAlexaff
Ali Agool, Riemer H. J. A. Slart, Rudi Dierckx, Philip M. Kluin, Lydia Visser, Pieter L. Jager, Edo Vellenga

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSomatostatin receptorMultiple myelomaPlasmacytomaScintigraphyRadiographySomatostatinImmunohistochemistryPathologyInternal medicineRadiologyNuclear medicineGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Somatostatin receptor expression has been demonstrated on a number of plasma cell lines. Therefore, we questioned whether somatostatin receptor scintigraphy (SRS) can be used to demonstrate in vivo multiple myeloma (MM) activity. METHODS: SRS was performed in newly diagnosed (n = 9) or relapsing (n = 18) MM patients or in patients with localized plasmacytoma (n = 2). The results were compared with radiographic findings. RESULTS: A positive SRS was demonstrated in 44% of the newly diagnosed patients, in 83% of the relapsed patients and in both patients with plasmacytoma. The SRS findings corresponded with radiographic abnormalities in 40% of the patients. However, in relapsed patients 60% demonstrated increased SRS uptake in areas without new radiographic abnormalities. The positive SRS corresponded with histologically proven disease activity and responded upon treatment. Moreover, immunohistochemical staining of MM material demonstrated concordant somatostatin receptor sst3 staining in five of six patients. CONCLUSION: These results demonstrate that SRS is a valuable tool to detect disease activity, especially in relapsing MM patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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