Performance of 18F-fluorodesoxyglucose positron-emission tomography/computed tomography for cancer screening in patients with unprovoked venous thromboembolism: Results from an individual patient data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: F-Fluorodesoxyglucose Positron-Emission Tomography/Computed Tomography (FDG PET/CT) for occult cancer screening in patients with unprovoked VTE. METHODS: This was a pre-specified analysis of a systematic review and individual patient data meta-analysis including prospective studies assessing cancer screening in patients with unprovoked VTE. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of FDG PET/CT were calculated based on cancer diagnosis during a 1-year follow-up period. RESULTS: Four studies were identified as using FDG PET/CT as part of their extensive screening strategy. Out of the 332 patients who underwent FDG PET/CT, the scan was interpreted as positive in 67 (20.2%), as equivocal in 27 (8.1%), and as negative in 238 (71.7%). Seventeen (5.1%) patients were diagnosed with cancer at inclusion or during the 12-month follow up period. All cancers were diagnosed at initial screening. Pooled sensitivity, specificity, NPV, and PPV were 87.3% (95% CI, 55.3 to 97.4), 70.2% (95% CI, 48.2 to 85.6), 98.9% (95% CI, 94.3 to 99.7), and 17.9% (95% CI, 8.5 to 33.6), respectively. CONCLUSION: FDG PET/CT appears to have satisfactory accuracy indices for cancer diagnosis in patients with unprovoked VTE. In particular, it exhibits a very high negative predictive value and could be used to rule out the presence of an underlying occult malignancy in this setting.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».