18F-FDG PET/CT versus conventional investigations for cancer screening in autoimmune inflammatory myopathy in the era of novel myopathy classifications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To compare the performance of fluorine-18-fluorodeoxyglucose (F-FDG) PET/computed tomography (CT) and conventional tests for cancer screening in autoimmune inflammatory myopathy (AIM) patients. PATIENTS AND METHODS: We carried out a retrospective cohort study of AIM patients from one academic center in Montreal, Canada, classified using myositis-specific antibodies, who underwent F-FDG PET/CT between April 2005 and February 2018 and were followed up on average 3.5±2.4 years. Patients were excluded if follow-up was insufficient, AIM diagnosis was indeterminate, and/or malignancy was diagnosed before an F-FDG PET/CT scan. Demographic/clinical data, F-FDG PET/CT results, and available conventional screening tests results were retrieved from electronic and paper medical records. RESULTS: 100 F-FDG PET/CT studies in 63 unique patients [31/63 dermatomyositis (DM), 25/63 overlap myositis, 1/63 inclusion body myositis, 1/63 polymyositis, 1/63 orbital myositis and 4/63 unspecified myositis] were evaluated. Three patients, all classified as DM, were diagnosed with cancer during follow-up with conventional cancer screening tests: breast cancer detected by mammography; squamous cell carcinoma of the skin detected by physical examination; and multiple myeloma detected by blood work. F-FDG PET/CT did not detect any malignancy and led to more additional biopsies than conventional screening (8 vs. 5). CONCLUSION: F-FDG PET/CT does not appear to be useful in cancer screening for AIM patients compared with conventional screening and carries potential harms associated with follow-up investigations. The risk of cancer in AIM differs by myositis-specific antibodies-defined subsets and cancer screening is likely to be indicated only in high-risk patients, particularly DM. These results, replicated in larger, multicentered studies, may carry significant consequences for optimal management of AIM and health resource utilization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle