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Enregistrement W2254206427 · doi:10.1200/jco.2009.27.15_suppl.10531

Utility of total body FDG PET/CT imaging in the initial staging of soft-tissue sarcoma

2009· article· en· W2254206427 sur OpenAlexaff
David Roberge, Marc Hickeson, Mathieu Charest, Robert Turcotte

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityLakeshore General HospitalMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcomaRadiologyLeiomyosarcomaSoft tissueSynovial sarcomaChondrosarcomaSoft tissue sarcomaStage (stratigraphy)LiposarcomaRhabdomyosarcomaBiopsyAlveolar soft part sarcomaPrimary tumorPhysical examinationCancerMetastasisPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10531 Background: Soft-tissue sarcoma spreads predominantly to the lung. It is currently unclear how often PET scan will detect metastases not already obvious by chest imaging or clinical examination. Methods: Soft-tissue sarcoma cases were identified retrospectively. Ewing's sarcoma, rhabdomyosarcoma and GIST tumors were excluded as were patients imaged for follow-up, response assessment or recurrence. Patients all had had a diagnostic chest CT scan as part of their staging. Directed studies were requested to follow-up on abnormal findings in the clinical history or physical examination. All charts and pre-treatment imaging were reviewed retrospectively. Results: From 2004 to 2008, 75 patients met the criteria for this review. These 75 patients had total body FDG-PET/CT imaging on routine initial staging of their sarcoma. The median age was 51. In 21% of cases, the primary tumor had been removed by excisional biopsy or unplanned excision prior to staging. 97% of the previously unresected primary tumors were FDG avid (SUV ≥ 2). 81% of tumors were high-grade (FNCLCC Grade 2–3). The primary tumor was stage T2b in 68% of cases. The most common primary site was the lower extremity (55%). The most common pathological diagnoses were: leiomyosarcoma (21%), liposarcoma (19%) and synovial sarcoma (17%). At the end of staging, 17% of patients were considered to have metastatic disease. PET scans were negative for distant disease in 64/75 cases. Seven of these 64 cases had metastatic disease on chest CT (negative predictive value 89%). 8 PET scans were positive - of these, 4 patients were already known to have metastases, 2 were pathologically proven false positives and 1 was a new finding of a pulmonary metastasis (sensitivity 46%). Three patients had indeterminate PET scans (subsequently none developed metastatic disease). Two incidental benign parotid tumors were found. In total, only 1 patient was upstaged by the PET imaging (1.3%). In addition, PET did not alter management of patients already know to have M1 disease (no new organ sites identified). Conclusions: Although PET scans may be of use in specific circumstances, routine use of FDG PET imaging for detection of metastatic disease as part of the initial staging of soft-tissue sarcoma adds little to chest CT scanning and is unlikely to alter management. No significant financial relationships to disclose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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