The impact of PET-CT on staging, management, and prognostication of small-cell lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
6611 Background: Although frequently used, there is no randomized data assessing the role of PET CT in the staging process of SCLC patients, or its impact on patients’ management. We aimed to review the utility of PET-CT in patients diagnosed with SCLC in a single tertiary medical center. Methods: All patients diagnosed with SCLC for 5 consecutive years were included, either staged by PET-CT or not. We retrieved clinical data, staging procedures, PET parameters (SUVmax and TLG) progression free survival (PFS) and Overall Survival (OS). In the group of patients who underwent PET CT during initial evaluation, re-assessment staging was performed by two independent radiologists: one according to PET-CT findings, and the other according to chest, abdomen and pelvic contrast-enhanced CT scan findings (with bone scan results if available) and blinded to the PET results. Results: 108 patients were identified. 2 patients were excluded from the analysis for lack pathology or staging procedure data and 10 patients were excluded since their PET imaging was not accessible. Out of 96 patients, 54 had a PET-CT done as part of their staging procedure. PET-staged patients had significantly less staging procedures (including FDG-PET scan, CT scans, MRIs, Bone Scans, BMBs) done than non-PET-staged patients (24% underwent 3-4 staging procedures versus 62%, p=0.04). PET altered management in 19 patients (35%), with 13 patients with suspected metastatic disease, who benefited from down-staging by PET. Treatment was delayed in PET-staged patients by 4 days; 30 vs 26 days from diagnostic procedure to treatment (p=0.04). High TLG level predicted poorer survival (HR=3.38, p=0.007). Conclusions: PET-CT adds to SCLC patients’ management by reducing the amount of staging procedures and possibly down staging patients who otherwise would have been treated for palliative intent. In the setup of a public health system, waiting for the PET to be done and reported could result in treatment delay. TLG appears to be a new promising prognostic biomarker in small cell lung tumors. Prospective randomized trials are warranted to properly evaluate sensitivity, specificity and influence on management.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».