The association between lesion tracer uptake on 68Ga-DOTATATE PET with morphological response to 177Lu-DOTATATE therapy in patients with progressive metastatic neuroendocrine tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine in a group of patients with progressive metastatic neuroendocrine tumors (PM-NETs) treated with 177Lu-DOTATATE whether a correlation exists between somatostatin receptor (SSTR)-2 expression in various tumors on baseline 68Ga-DOTATATE PET and their response to therapy. A secondary aim was to determine whether an association exists between tumor product of diameter (POD) and PET-derived Krenning score. MATERIALS METHODS: Patients treated PM-NETs who had SSTR-2 overexpression (SSTR-RADS 5) on screening 68Ga-DOTATATE PET and CT at baseline and 3 months after therapy completion were included. Marker lesions on baseline CT were reassessed on CT after therapy using adapted Southwest Oncology Group solid tumor evaluation criteria. For each lesion, bidimensional diameter on CT and SSTR expression on PET (SSTR-RADS uptake score & PET-derived Krenning score) were recorded. Logistic regression models fitted through generalized estimating equations were used to assess for an association between SSTR expression and response to therapy, or lesion's POD. RESULTS: Forty-one patients with SSTR-RADS 5 PM-NETs treated with 177Lu-DOTATATE were included. There were 135 marker lesions (mean 3.2 lesions/patient) with Krenning score of 4 (n = 74), 3 (n = 44) or 2 (n = 17). There was no association found between SSTR-2 expression, as determined by SSTR-RADS uptake score or PET-derived Krenning score, and POD or response to therapy. CONCLUSION: In patients with SSTR-RADS 5 PM-NETs treated with 177Lu-DOTATATE, there was similar response to therapy for all lesions with PET-generated Krenning score ≥2. No correlation was found between lesion's POD and level of tracer uptake.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».