Molecular Imaging of Neuroendocrine Tumors by Somatostatin-Receptor Scintigraphy (SPECT/CT) with 99mTc-Tektrotyd
Notice bibliographique
Résumé
Neuroendocrine tumors (NETs) are a heterogeneous group of neoplasms constituting about 0.5 % of all cancer cases. In recent years, there has been a significant increase in the incidence of NETs, which is primarily due to the active development and improvement of medical imaging technologies. Successful treatment and prognosis for patients with NETs strongly depend on the stage of the disease. One of the effective methods of visualization and staging NETs in nuclear medicine is somatostin receptor scintigraphy (SRS), which is based on the use of partial somatostatin receptor agonists labeled with radioactive isotopes. The article presents an analysis of 55 patients with NETs of various localizations who underwent scintigraphy and SPECT/CT. Radiopharmaceutical was used as a tracer for SRS. It was prepared on the basis of a lyophilisate developed by Polatom (Poland) — Tektrotyd, labeled with 99mTc. According to the results of the study SRS with 99mTc-Tektrotyd is informative in the topical diagnosis of NETs, especially when PET/CT scan with 68Ga-labeled peptides is not available. Sensitivity varies depending on the NET localization. It is necessary to continue researches on the diagnostic value of SRS with 99mTc-Tektrotyd for tumors, in the pathogenesis of which somatostatin receptors play a significant role.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».