Prospective Study of 2-[<sup>18</sup>F]Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography in the Assessment of Regional Nodal Spread of Disease in Patients With Breast Cancer: An Ontario Clinical Oncology Group Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: 2-[(18)F]fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET) is potentially useful in assessing lymph nodes and detecting distant metastases in women with primary breast cancer. PATIENTS AND METHODS: Women diagnosed with operable breast cancer within 3 months underwent FDG-PET at one of five Ontario study centers followed by axillary lymph node assessment (ALNA) consisting of sentinel lymph node biopsy (SLNB) alone if sentinel lymph nodes (SLNs) were negative, SLNB with axillary lymph node dissection (ALND) if SLNB or PET was positive, or ALND alone if SLNs were not identified. RESULTS: Between January 2005 and March 2007, 325 analyzable women entered this study. Sentinel nodes were found for 312 (96%) of 325 women and were positive for tumor in 90 (29%) of 312. ALND was positive in seven additional women. Using ALNA as the gold standard, sensitivity for PET was 23.7% (95% CI, 15.9% to 33.6%), specificity was 99.6% (95% CI, 97.2% to 99.9%), positive predictive value was 95.8% (95% CI, 76.9% to 99.8%), negative predictive value was 75.4% (95% CI, 70.1% to 80.1%), and prevalence was 29.8% (95% CI, 25.0% to 35.2%). Using logistic regression, tumor size was predictive for prevalence of tumor in the axilla and for PET sensitivity. PET scan was suspicious for distant metastases in 13 patients; three (0.9%) were confirmed as metastatic disease and 10 (3.0%) were false positive. CONCLUSION: FDG-PET is not sufficiently sensitive to detect positive axillary lymph nodes, nor is it sufficiently specific to appropriately identify distant metastases. However, the very high positive predictive value (96%) suggests that PET when positive is indicative of disease in axillary nodes, which may influence surgical care.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».