Correlation of PET-CT nodal SUVmax with p16 positivity in oropharyngeal squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of human papillomavirus (HPV)-related oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) has been rising in recent years. Given the clinical impact of HPV/p16 positivity in OPSCC, identifying surrogate markers of this disease early in the diagnostic work-up of these patients could improve patient care. METHODS: Demographic, pathologic, staging and PET-CT data from patients diagnosed with OPSCC from 2009-2014 were obtained from a prospectively collected provincial cancer registry. Tumor HPV/p16 status was correlated to the maximum standard uptake value (SUVmax) of the primary tumor and cervical nodes. Comparisons of means and multinomial regression models were used to determine associations between p16 status and SUVmax. A diagnostic odds ratio was calculated using a cut off value for predicting HPV/p16 positivity based on nodal SUVmax. RESULTS: PET-CT and HPV/p16 data was obtained for 65 patients treated surgically for OPSCC. Significantly higher nodal SUVmax was associated with HPV/p16 positive nodes (SUVmax 10.8 vs 7.9). No significant differences were seen between HPV/p16 positive vs negative primary tumor SUVmax (10.3 vs 13.7). In combination with other clinical parameters, higher nodal SUVmax was highly correlated with HPV/p16 positivity. CONCLUSION: Elevated nodal SUVmax is a significant predictor of HPV/p16 positive disease.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».