Neoadjuvant chemotherapy evaluation by MRI volumetry in rectal cancer followed by chemoradiation and total mesorectal excision: Initial experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate rectal cancer volumetry in predicting initial neoadjuvant chemotherapy response. MATERIALS AND METHODS: Sixteen consecutive patients who underwent neoadjuvant chemotherapy (CX) before chemoradiotherapy (CRT) and surgery were enrolled in this retrospective study. Tumor volume was evaluated at the first magnetic resonance imaging (MRI), after CX and after CRT. Tumor volume regression (TVR) and downstaging were compared with histological results according to Tumor Regression Grade (TRG) to assess CX and CRT response, respectively. RESULTS: The mean tumor volume was 132 cm(3) ± 166 before and 56 cm(3) ± 71 after CX. TVR after CX was significantly different between patients with poor histologic response (TRG1/2) and those with good histologic response (TRG3/4) (P = 0.001). An optimal cutoff of TVR >68% (area under the curve [AUC]: 0.9, 95% confidence interval [CI]: 0.65-0.98, P = 0.0001) to predict good histology response after CX was assessed by receiver operating characteristic curve. According to previous data and this study, we defined 70% as the best cutoff values according to sensitivity (86%), specificity (100%) of TVR for predicting good histology response. In contradistinction, MRI downstaging was associated with TRG only after CRT (P = 0.04). CONCLUSION: Our pilot study showed that MRI volumetry can predict early histological response after CX and before CRT. MRI volumetry could help the clinician to distinguish early responders in order to aid appropriate individually tailored therapies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».