Surveillance imaging with FDG-PET/CT in the post-operative follow-up of stage 3 melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: As early detection of recurrent melanoma maximizes treatment options, patients usually undergo post-operative imaging surveillance, increasingly with FDG-PET/CT (PET). To assess this, we evaluated stage 3 melanoma patients who underwent prospectively applied and sub-stage-specific schedules of PET surveillance. Patients and methods: From 2009, patients with stage 3 melanoma routinely underwent PET +/- MRI brain scans via defined schedules based on sub-stage-specific relapse probabilities. Data were collected regarding patient characteristics and outcomes. Contingency analyses were carried out of imaging outcomes. Results: One hundred and seventy patients (stage 3A: 34; 3B: 93; 3C: 43) underwent radiological surveillance. Relapses were identified in 65 (38%) patients, of which 45 (69%) were asymptomatic. False-positive imaging findings occurred in 7%, and 6% had treatable second (non-melanoma) malignancies. Positive predictive values (PPV) of individual scans were 56%-83%. Negative scans had predictive values of 89%-96% for true non-recurrence [negative predictive values (NPV)] until the next scan. A negative PET at 18 months had NPVs of 80%-84% for true non-recurrence at any time in the 47-month (median) follow-up period. Sensitivity and specificity of the overall approach of sub-stage-specific PET surveillance were 70% and 87%, respectively. Of relapsed patients, 33 (52%) underwent potentially curative resection and 10 (16%) remained disease-free after 24 months (median). Conclusions: Application of sub-stage-specific PET in stage 3 melanoma enables asymptomatic detection of most recurrences, has high NPVs that may provide patient reassurance, and is associated with a high rate of detection of resectable and potentially curable disease at relapse.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».