The role of 18F-FDG-PET/CT in initial staging and re-staging of head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to have a solid basis for the effectiveness of the 18F-FDG-PET/CT imaging technique, which hasknown advantages for patients with head and neck cancers during staging and restaging prior to treatment and to comparethis method with the corresponding clinical and radiological methods. A total of 139 patients with squamous cell head and neck carcinoma underwent PET/CT imaging. A total of 146 PET/CTimaging was performed in all patients. PET/CT imaging performed for staging and restaging in 36 and 103 patients,respectively. At least one conventional imaging (CI) as CT and/or MRI was performed for each one of the total patients.PET/CT studies revealed 66 true positive, 72 true negative, 4 false positive and 4 false negative results whereas the samevalues for CI were 65, 64, 4 and 6, respectively. When all studies were analyzed on the basis of lesion for PET/CT, specificity was 94.7%, and sensitivity being 94.2%,where as corresponding values for conventional imaging methods were found 94.1% and 91.5% respectively. Recurrentlesions have been detected with PET/CT and treatment management was changed in 29 of 139 patients.FDG-PET/CT improves the diagnostic accuracy in head and neck cancer patients.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».