MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2275722138

FDG-PET/CT in assessing response to neoadjuvant chemoradiotherapy for potentially resectable locally advanced thoracic esophageal cancer

2012· article· en· W2275722138 sur OpenAlexaff
Ur Metser, Farid Rashidi, Hadas Moshonov, Rebecca Wong, Jennifer J. Knox, Maha Guindi, Gail Darling

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophageal cancerChemoradiotherapyComplete responseRadiologyNeoadjuvant therapyCancerProgressive diseaseNuclear medicineInternal medicineOncologyPathologyDiseaseChemotherapy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

510 Objectives To correlate metabolic response to neoadjuvant chemoradiotherapy (neoCR) on FDG-PET/CT to pathologic and clinical response, and survival in patients with locally advanced esophageal cancer (LAEC). Methods Forty-five patients with LAEC underwent PET/CT at baseline and after neoCR. Tumors were evaluated using PERCIST-based criteria including SUL, SUL tumor/liver ratio, % change in SUL, and visual assessment using the following parameters: residual uptake at or below background = complete response; focal uptake at least 30% below baseline = partial response; uptake similar to baseline (≤30%) = stable disease; uptake increasing in intensity or extent = progressive disease. These parameters were compared to pathology regression grade, clinical response, and overall survival. Results On surgical pathology, there was complete or near complete regression of tumor in 51.1%, partial response in 42.2%, and lack regression in 4.4%. One patient (2.2%) had progression of disease on imaging and did not undergo surgical resection. None of the baseline PET parameters had significant correlation to pathology regression grade or clinical response. On follow-up, SUL tumor/liver ratio and % change in SUL after neoCR were significant in predicting regression on pathology (p=0.049 & p=0.045, respectively) and overall clinical response (p=0.027 & p=0.03, respectively). There was strong association between visual assessment of tumor regression and pathologic regression grade (p=0.002), clinical response (p Conclusions PET/CT can predict pathologic tumor regression, overall clinical response and patient survival after neoCR for LAEC

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEsophageal Cancer Research and TreatmentTravaux en français237 207