68Ga PET Imaging in Patients With Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to systematically review the literature to assess the role of Ga PET imaging in neuroendocrine tumors (NETs). MATERIALS AND METHODS: The literature was searched using MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Database of Systematic Reviews databases through OVID. Studies comparing PET or PET/CT with conventional imaging in the initial diagnosis, staging and restaging, assessment of treatment response, and routine surveillance of NETs were deemed eligible for inclusion. Risk of bias and applicability concerns were assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. RESULTS: Twenty-two studies met the inclusion criteria. For the initial diagnosis of NETs, PET or PET/CT had a pooled sensitivity of 91% (95% confidence interval [CI], 85%-94%) and a pooled specificity of 94% (95% CI, 86%-98%). In the setting of staging and restaging, the sensitivity of PET or PET/CT for detecting primary and/or metastatic lesions ranged from 78.3% to 100%, whereas specificity ranged from 83% to 100%. Change in management occurred in 45% (95% CI, 36%-55%) of the cases, with majority of the changes involving surgical planning and patient selection for peptide receptor radionuclide therapy. CONCLUSIONS: Ga PET or PET/CT is recommended for initial diagnosis where conventional testing remained equivocal, for staging of patients with localized primary and/or limited metastasis where definitive surgery is planned, to determine somatostatin receptor status and suitability for peptide receptor radionuclide therapy, and for staging of patients where detection of occult disease will alter treatment options and decision making.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».