Abstract A35: Diagnostic performance and timing of post-treatment 18F-FDG PET/CT for head and neck cancer surveillance: A meta-analysis of reported studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The aims of this meta-analysis are to evaluate the diagnostic performance and to explore the optimal timing of post-treatment 18F-FDG PET/CT for HNSCC. Methods: January 2010 to August 2016 was the range for study selection. Subgroup analyses were performed for local/regional failure stratified by treatment-to-scan time interval of ≤3 vs. >3 months. Results: Twenty-four studies (2,256 patients) were included. Compared to ≤3 months, 18F-FDG PET/CT performed >3 months showed significantly improved sensitivity (87% vs. 60%, p=0.020) and specificity (93% vs. 84%, p<0.001) for identifying local failure and marginally improved sensitivity for regional failure (79% vs. 56%, p=0.100). The specificity for regional failure was equally high for >3 months vs. ≤3 months (95% vs. 97%, p=0.35). Conclusions: This meta-analysis showed high NPV but modest PPV for post-treatment 18F-FDG PET/CT for local and regional failure. Sensitivity is improved if performed >3 months for local failure and marginally improved for regional failure. Citation Format: Erin T. Wong, Adam A. Dmytriw, Eugene Yu, John Waldron, Rouhi Fazelzad, John de Almeida, Patrick Veit-Haibach, Brian O’Sullivan, Wei Xu, Shao Hui Huang. Diagnostic performance and timing of post-treatment 18F-FDG PET/CT for head and neck cancer surveillance: A meta-analysis of reported studies [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Optimizing Survival and Quality of Life through Basic, Clinical, and Translational Research; 2019 Apr 29-30; Austin, TX. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(12_Suppl_2):Abstract nr A35.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».