FDG-PET/CT in assessing response to neoadjuvant chemoradiotherapy for potentially resectable locally advanced thoracic esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».