<sup>18</sup>F‐FDG PET/CT for locoregional surveillance following definitive treatment of head and neck cancer: A meta‐analysis of reported studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the performance of 18F‐fluorodeoxy‐d‐glucose positron emission tomography‐computed tomography (18F‐FDG PET/CT) in identifying local failure and regional failure following curative radiotherapy or surgery for head and neck squamous cell carcinoma. Methods A comprehensive literature search identified studies published between January 2010 and August 2016. Diagnostic performance of 18F‐FDG PET/CT was evaluated for local failure/regional failure stratified by treatment‐to‐scan time interval of ≤3 versus >3 months. Results Twenty‐four studies (2627 patients) were included. Compared to ≤3 months, 18F‐FDG PET/CT performed >3 months showed significantly improved sensitivity (87% vs 60%, P = 0.020) and specificity (93% vs 84%, P < 0.001) for local failure. There was no significant difference in sensitivity (79% vs 56%, P = 0.100) or specificity (95% vs 97%, P = 0.35) for regional failure >3 versus ≤3 months. Conclusions This meta‐analysis confirms high specificity but modest sensitivity of posttreatment 18F‐FDG PET/CT for local failure and regional failure. Sensitivity and specificity are significantly improved when 18F‐FDG PET/CT is performed >3 months for local failure.
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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 | 0,015 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».