Utilizing Standardized Uptake Value (SUVmax) on FDG-PET/CT for the Prediction of Survival of Patients with Soft Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
1572 Objectives This study is performed to determine the relationship between the baseline maximum standardized uptake value (SUVmax) as measured on 18F-FDG PET/CT and overall survival (OS) in patients with soft tissue sarcoma (STS). Methods Fifty patients with newly diagnosed STS who had a pre-treatment PET/CT between May-2006 and Oct-2014 were included. The tumor SUVmax was measured for each primary tumor and correlated with follow-up data. Kaplan-Meier was used to calculate the overall survival (OS). A log rank test was run to determine whether there were differences in the survival distribution at different SUVmax levels: SUVmax less than 5, SUVmax 5-9.9 and SUVmax 10 or more. Results A total of 50 cases with diagnosis of STS were included. The mean age was 59.6 ± 15 years. Thirty-two patients (64%) were alive at the time of the study; twenty (40%) were alive without disease. The survival distributions for the three categories of SUVmax were statistically significantly different, χ2 = 7.815, p 10, only sixty-two percent (62%) were alive at 24 months from diagnosis compared to 84% for cases with SUVmax 5-9.9 and 78% for cases with SUVmax 10 or more was 48.1 months (CI 95% 31.0-65.2). The mean OS was not reached with SUVmax 5-9.9 nor with SUVmax Conclusions High baseline level of metabolic activity using SUVmax appears to be associated with decreased survival of patients with STS. This may impact treatment decision making for individual 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».