Renal and Salivary Gland Functions after Three Cycles of PSMA-617 Therapy Every Four Weeks in Patients with Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: [177Lu]Lu-PSMA-617 radioligand therapy (PSMA-RLT) could affect kidney and salivary gland functions in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) patients. Methods: We retrospectively analyzed clinical, renal, and salivary scintigraphy data and salivary [68Ga]Ga-PSMA-11 ligand PET scan measures such as metabolic volume and SUVmax values of 27 mCRPC men (mean age 71 ± 7 years) before and 4 weeks after receiving three cycles of PSMA-RLT every 4 weeks. Twenty-two patients additionally obtained renal and salivary scintigraphy prior to each cycle. A one-way ANOVA, post-hoc Scheffé test and Cochran’s Q test were applied to assess organ toxicity. Results: In total, 54 PSMA PET scans, 98 kidney, and 98 salivary scintigraphy results were evaluated. There were no significant differences for the ejection fraction, peak time, and residual activity after 5 min for both parotid and submandibular glands prior to each cycle and 4 weeks after the last cycle. Similarly, no significant differences in serum creatinine and renal scintigraphy parameters were observed prior to each cycle and 4 weeks after the last treatment. Despite there being no changes in the metabolic volume of both submandibular glands, SUVmax values dropped significantly (p < 0.05). Conclusion: Results evidenced no alterations in renal function and only minimal impairment of salivary function of mCRPC patients who acquired an intense PSMA-RLT regimen every 4 weeks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».