Whole-body MRI versus an [18F]FDG-PET/CT-based reference standard for early response assessment and restaging of paediatric Hodgkin’s lymphoma: a prospective multicentre study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To compare WB-MRI with an [ 18 F]FDG-PET/CT-based reference for early response assessment and restaging in children with Hodgkin’s lymphoma (HL). Methods Fifty-one children (ages 10–17) with HL were included in this prospective, multicentre study. All participants underwent WB-MRI and [ 18 F]FDG-PET/CT at early response assessment. Thirteen of the 51 patients also underwent both WB-MRI and [ 18 F]FDG-PET/CT at restaging. Two radiologists independently evaluated all WB-MR images in two separate readings: without and with DWI. The [ 18 F]FDG-PET/CT examinations were evaluated by a nuclear medicine physician. An expert panel assessed all discrepancies between WB-MRI and [ 18 F]FDG-PET/CT to derive the [ 18 F]FDG-PET/CT-based reference standard. Inter-observer agreement for WB-MRI was calculated using kappa statistics. Concordance, PPV, NPV, sensitivity and specificity for a correct assessment of the response between WB-MRI and the reference standard were calculated for both nodal and extra-nodal disease presence and total response evaluation. Results Inter-observer agreement of WB-MRI including DWI between both readers was moderate ( κ 0.46–0.60). For early response assessment, WB-MRI DWI agreed with the reference standard in 33/51 patients (65%, 95% CI 51–77%) versus 15/51 (29%, 95% CI 19–43%) for WB-MRI without DWI. For restaging, WB-MRI including DWI agreed with the reference standard in 9/13 patients (69%, 95% CI 42–87%) versus 5/13 patients (38%, 95% CI 18–64%) for WB-MRI without DWI. Conclusions The addition of DWI to the WB-MRI protocol in early response assessment and restaging of paediatric HL improved agreement with the [ 18 F]FDG-PET/CT-based reference standard. However, WB-MRI remained discordant in 30% of the patients compared to standard imaging for assessing residual disease presence. Key Points • Inter-observer agreement of WB-MRI including DWI between both readers was moderate for (early) response assessment of paediatric Hodgkin’s lymphoma. • The addition of DWI to the WB-MRI protocol in early response assessment and restaging of paediatric Hodgkin’s lymphoma improved agreement with the [18F]FDG-PET/CT-based reference standard. • WB-MRI including DWI agreed with the reference standard in respectively 65% and 69% of the patients for early response assessment and restaging.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».