Surveillance imaging and radiation exposure in the detection of relapsed neuroblastoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than half of children with high-risk neuroblastoma (NB) will experience recurrence. Radiologic imaging is used for initial staging and during therapy to assess response. However, the role of surveillance imaging in the detection of relapse has not been well studied. Surveillance potentially results in high cumulative exposure to ionizing radiation, which may be associated with an increased risk of developing second malignancies. PROCEDURE: We reviewed NB cases at our institution between 2000 and 2011. We calculated radiation exposure due to imaging (during diagnosis, treatment, and posttherapy surveillance) using cumulative effective dose (CED) estimates and determined whether cross-sectional imaging identified recurrences. RESULTS: Fifty of 183 patients with NB experienced a recurrence. The median time from diagnosis to relapse was 1.20 years (range: 0.18-6.66 years). Most patients had evidence of metastases and only 4 of 50 patients presented with isolated primary tumor site recurrences. The mean CED prior to relapse was 125.2 mSv (range: 24.5-259.7), 64% of which was from computed tomography (CT) scans. Thirty-seven of 50 patients had clinically evident or measurable disease detected by X-ray (XR), ultrasound (US), or urinary catecholamines (UCats), and the addition of metaiodobenzylguanidine (MIBG) scans identified eight additional recurrences. Thus, cross-sectional imaging (CT/MRI, where MRI is magnetic resonance imaging) was only required to identify 10% (5/50) of cases. CONCLUSION: Relapsed disease was detected in most patients by symptoms/exam, MIBG scan, UCats, and/or XR/US, supporting reduced use of CT imaging in posttherapy surveillance, thereby decreasing cumulative radiation dose. Refinement of surveillance imaging may be further guided by risk stratification, disease sites, and potentially biomolecular markers.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».