Clinical Utility of 18F-FDG PET in Neuroendocrine Tumors Prior to Peptide Receptor Radionuclide Therapy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The role of 18F-FDG PET in patients with variable grades of neuroendocrine tumors (NETs) prior to peptide receptor radionuclide therapy (PRRT) has not been adequately elucidated. We aimed to evaluate the impact of 18F-FDG PET status on disease control rate (DCR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) in neuroendocrine tumor (NET) patients receiving PRRT. We searched the MEDLINE, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases up to July 2020 and used the Newcastle-Ottawa scale (NOS) criteria to assess quality/risk of bias. A total of 5091 articles were screened. In 12 studies, 1492 unique patients with NETs of different origins were included. The DCR for patients with negative 18F-FDG PET status prior to PRRT initiation was 91.9%, compared to 74.2% in patients with positive 18F-FDG PET status (random effects odds ratio (OR): 4.85; 95% CI: 2.27–10.36). Adjusted analysis of pooled hazard ratios (HRs) confirmed longer PFS and OS in NET patients receiving PRRT with negative 18F-FDG PET (random effects HR:2.45; 95%CIs: 1.48–4.04 and HR:2.25; 95% CIs:1.55–3.28, respectively). In conclusion, 18F-FDG PET imaging prior to PRRT administration appears to be a useful tool in NET patients to predict tumor response and survival outcomes and a negative FDG uptake of the tumor is associated with prolonged PFS and OS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».