<scp>FDG</scp>‐<scp>PET</scp>/<scp>CT</scp> in the management of lymphomas: current status and future directions
Notice bibliographique
Résumé
FDG-PET/CT is the current state-of-the-art imaging in lymphoma and plays a central role in treatment decisions. At diagnosis, accurate staging is crucial for appropriate therapy selection: FDG-PET/CT can identify areas of lymphoma missed by CT alone and avoid under-treatment of patients with advanced disease stage who would have been misclassified as having limited stage disease by CT. Particularly in Hodgkin lymphoma, positive interim FDG-PET/CT scans are adversely prognostic for clinical outcomes and can inform PET-adapted treatment strategies, but such data are less consistent in diffuse large B-cell lymphoma. The use of quantitative FDG-PET/CT metrics using metabolic tumour volume, possibly in combination with other biomarkers, may better define prognostic subgroups and thus facilitate better treatment selection. After chemotherapy, FDG-PET/CT response is predictive of outcome and may identify a subgroup who benefit from consolidative radiotherapy. Novel therapies, in particular immunotherapies, exhibit different response patterns than conventional chemotherapy, which has led to modified response criteria that take into account the risk of transient pseudo-progression. In relapsed lymphoma, FDG-PET/CT after second-line therapy and prior to high-dose therapy is also strongly associated with outcome and may be used to guide intensity of salvage therapy in relapsed Hodgkin lymphoma. Currently, FDG-PET/CT has no role in the routine follow-up after complete metabolic response to therapy, but it remains a powerful tool for excluding relapse if patients develop clinical features suggestive of disease relapse. In conclusion, FDG-PET/CT plays major roles in the various phases of management of lymphoma and constitutes a step towards the pursuit of personalized treatment.
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 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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».