<sup>99m</sup> Tc-Sestamibi SPECT/CT and histopathological features of oncocytic renal neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
Background 99mTc-Sestamibi Single Photon Emission Computed Tomography/Computed Tomography (SPECT/CT) contributes to the non-invasive differentiation of renal oncocytoma (RO) from renal cell carcinoma (RCC) by characterising renal tumours as Sestamibi positive or Sestamibi negative regarding their 99mTc-Sestamibi uptake compared to the non-tumoral renal parenchyma.Purpose To determine whether 99mTc- Sestamibi uptake in renal tumour and the non-tumoral renal parenchyma measured using Standard Uptake Value (SUV) SPECT, has a beneficial role in differentiating RO from RCC.Material and Methods Fifty-seven renal tumours from 52 patients were evaluated. In addition to visual evaluation of 99mTc-Sestamibi uptake, SUVmax measurements were performed in the renal tumour and the ipsilateral non-tumoral renal parenchyma. Analysis of the area under the receiver operating characteristic curve identified an optimal cut-off value for detecting RO, based on the relative ratio of 99mTc- Sestamibi uptake.Results Semiquantitative evaluation of 99mTc-Sestamibi uptake did not improve the performance of 99mTc- Sestamibi SPECT/CT in detecting RO. 99mTc- Sestamibi SPECT/CT identifies a group of mostly indolent Sestamibi-positive tumours with low malignant potential containing RO, Low-Grade Oncocytic Tumours, Hybrid Oncocytic Tumours, and a subset of chromophobe RCCs.Conclusion The imaging limitations for accurate differentiation of Sestamibi-positive renal tumours mirror the recognised diagnostic complexities of the histopathologic evaluation of oncocytic neoplasia. Patients with Sestamibi-positive renal tumours could be better suited for biopsy and follow-up, according to the current active surveillance protocols.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».