Quantitative contrast-enhanced endoscopic ultrasound in pancreatic ductal adenocarcinoma and pancreatic neuroendocrine tumors: can we predict survival using perfusion parameters? A pilot study.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Contrast-enhanced harmonic endoscopic ultrasound (CEH-EUS) parameters may be used to predict prognosis of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and pancreatic neuroendocrine tumors (pNET). The aim of this study was to investigate the association between several perfusion parameters on CEH-EUS performed before treatment and survival outcome in patients with PDAC or pNET. MATERIAL AND METHODS: Thirty patients with PDAC or pNET who underwent CEH-EUS and EUS-guided fine needle aspiration (EUS-FNA) were included. Quantitative analysis of tumor vascularity was performed using time-intensity curve (TIC) analysis-derived parameters, obtained from processing CEH-EUS recordings with a commercially available software (VueBox). Cox proportional hazards models were used to determine associations with survival outcome. RESULTS: Median overall survival (OS) for PDAC patients was 9.61 months (95% CI: 0.1-38.7) while the median OS for pNET patients was 15.81 months (95% CI: 5.8-24.75. In a multivariate model for OS, a lower peak enhancement (HR=1.76, p=0.02) and a lower wash-in area under the curve (HR=1.06, p=0.001) were associated with worse survival outcome for patients with PDAC. CONCLUSIONS: CEH-EUS parameters may be used as a surrogate to predict PDAC aggressiveness and survival before treatment. After validation by large-scale studies, CEH-EUS perfusion parameters have the potential to be used in pretreatment risk stratification of patients with PDAC and in evidence-based clinical decision support.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».