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Enregistrement W2970041859 · doi:10.1097/mnm.0000000000001056

Combining 3′-Deoxy-3′-[18F] fluorothymidine and MRI increases the sensitivity of glioma volume detection

2019· article· en· W2970041859 sur OpenAlexaff
Philippe Fernandez, Paolo Zanotti‐Fregonara, Sandrine Eimer, É. Gimbert, Pascal Monteil, Guillaume Penchet, F. Lamare, Paul Perez, Delphine Vimont, Sylvain Ledure, Thomas Tourdias, Hugues Loiseau

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaSensitivity (control systems)Volume (thermodynamics)MedicineNuclear medicineNuclear magnetic resonanceCancer researchPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: 3'-Deoxy-3'-[18F] fluorothymidine (18F-FLT) is a marker of cell proliferation and displays a high tumor-to-background ratio in brain tumor lesions. We determined whether combining 18F-FLT PET and MRI study improves the detection of tumoral tissue compared to MRI alone and whether 18F-FLT uptake has a prognostic value by studying its association with histopathological features. METHODS: Thirteen patients with a supratentorial malignant glioma were recruited and scheduled for surgery. The tumor volume was defined in all patients on both 18F-FLT PET and MRI images. The images were coregistered and uploaded onto a neuronavigation system. During surgery, an average of 11 biopsies per patient were taken in regions of the brain that were positive to one or both imaging modalities, as well as from control peritumoral regions. The standardized uptake values (SUVs) of each biopsy region were correlated to histopathological data (i.e., proliferation index and number of mitoses) and the SUV values of high and low-grade samples were compared. RESULTS: Out of a total of 149 biopsies, 109 contained tumoral tissue at histopathological analysis. The positive predictive value was 93.1% for MRI alone and 78.3% for MRI and PET combined. In addition, 40% of the biopsy samples taken from areas of the brain that were negative at both PET and MRI had evidence of malignancy at pathology. The SUV values were not significantly correlated to either the proliferation index or the number of mitoses, and could not differentiate between high- and low-grade samples. CONCLUSION: In patients with newly diagnosed glioma, a combination of MRI and 18F-FLT-PET detects additional tumoral tissue and this may lead to a more complete surgical resection. Also, the addition of a negative PET to a negative MRI increases the negative predictive value. However, 18F-FLT still underestimated the margins of the lesion and did not correlate with histopathological features.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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