Prognostic value of FDG-PET scans at diagnosis in small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Small cell lung carcinoma (SCLC) is one of the most aggressive solid tumors. The predictive and prognostic role of positron emission tomography (PET) scans in SCLC is under investigation and is yet to be determined. Method: We retrospectively analyzed the correlation between overall survival and 2-[18F]-fluoro-2-deoxy-d-glucose- PET (FDG-PET) results at diagnosis. We also introduced the concept of the total standardized uptake value (SUV) as a possible biomarker for the total burden disease. In addition, we proposed a new staging concept using PET scan based on whether tumor uptake is or is not limited to parenchymal hemithorax. Results: Between March 2004 and February 2009, 46 patients with histologically confirmed SCLC were included in the analysis. Thirty patients were found to have Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) Performance Status ≤ 2, and most (65%, n = 30) of them had limited stage disease using conventional clinical staging criteria. There was a fair correlation between PET results and conventional staging by CT scan (kappa = 0.330). Although there was a trend toward upstaging by PET, it was not predictive of survival. There was a direct correlation between total SUV and maximum SUV and overall survival (hazard ratio [HR] = 1.003 and 1.085, respectively). Conclusion: PET scan results at diagnosis could play an important role in the management of SCLC. Total SUV could represent a good biomarker for the disease burden in SCLC. Further prospective studies are needed to clarify the application of total SUV in SCLC.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».