Utility of FDG-PET/CT in Patients with Advanced Renal Cell Carcinoma with Osseous Metastases: Comparison with CT and <sup>99m</sup> Tc-MDP Bone Scan in a Prospective Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Compare FDG-PET/CT, CT, and bone scan for detecting and monitoring bone metastases’ response in metastatic renal cell cancer (mRCC). Methods: Patients with mRCC prospectively underwent FDG-PET/CT, CT, and bone scans at baseline and after 8 weeks of therapy. Tumor visibility and metabolic activity were retrospectively recorded. Response was evaluated by PERCIST, RECIST, and MD Anderson bone criteria. Kaplan-Meier methodology estimated event-time distributions for PFS, OS, and time to symptomatic skeletal event (SSE). Log-rank test tested differences in event-time distributions between response at 8 weeks by response criteria. Results: Sixteen patients ( n = 30; 53%) were evaluable. Baseline FDG-PET/CT detected more osseous metastases ( n = 55) than CT ( n = 45) or bone scan ( n = 34). From baseline to 8 weeks, metabolic activity of lesions decreased >20%, while qualitative and quantitative CT and bone scan parameters were unchanged for most patients. Partial metabolic responders by PERCIST had longer PFS and OS ( n = 5, 20+ months) versus those with stable ( n = 9; PFS = 9.2 mos, OS = 8.7 mos) and progressive ( n = 2; PFS = 5.4 mos, OS = 12.1 mos) metabolic disease, p = 0.09 and 0.42, respectively. By RECIST, longer PFS and OS was seen for stable ( n = 12, PFS = 8.3 mos, OS = 17.7 mos) versus progressive ( n = 4; PFS = 3.7 mos, OS = 7.5 mos) disease, p = 0.16, 0.02, respectively. OS was not reached, but estimated ≥20 mos, for 4 patients with RECIST SD and PERCIST PMR, compared to OS of 17.7 mos for other patients with RECIST SD. Conclusions: FDG-PET/CT identified more bone metastases and greater numbers of quantitative and qualitative treatment responses in mRCC compared to CT and bone scan. FDG-PET/CT also may identify a sub-group of patients with better outcomes than predicted by standard imaging modalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».