Meta-Analysis of the Test–Retest Repeatability of [18F]-Fluorodeoxyglucose Standardized Uptake Values: Implications for Assessment of Tumor Response
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Currently, guidelines for PET with 18F-fluorodeoxyglucose (FDG-PET) interpretation for assessment of therapy response in oncology primarily involve visual evaluation of FDG-PET/CT scans. However, quantitative measurements of the metabolic activity in tumors may be even more useful in evaluating response to treatment. Guidelines based on such measurements, including the European Organization for Research and Treatment of Cancer Criteria and PET Response Criteria in Solid Tumors, have been proposed. However, more rigorous analysis of response criteria based on FDG-PET measurements is needed to adopt regular use in practice. EXPERIMENTAL DESIGN: Well-defined boundaries of repeatability and reproducibility of quantitative measurements to discriminate noise from true signal changes are a needed initial step. An extension of the meta-analysis from de Langen and colleagues (2012) of the test-retest repeatability of quantitative FDG-PET measurements, including mean, maximum, and peak standardized uptake values (SUVmax, SUVmean, and SUVpeak, respectively), was performed. Data from 11 studies in the literature were used to estimate the relationship between the variance in test-retest measurements with uptake level and various study-level, patient-level, and lesion-level characteristics. RESULTS: Test-retest repeatability of percentage fluctuations for all three types of SUV measurement (max, mean, and peak) improved with higher FDG uptake levels. Repeatability in all three SUV measurements varied for different lesion locations. Worse repeatability in SUVmean was also associated with higher tumor volumes. CONCLUSIONS: On the basis of these results, recommendations regarding SUV measurements for assessing minimal detectable changes based on repeatability and reproducibility are proposed. These should be applied to differentiate between response categories for a future set of FDG-PET-based criteria that assess clinically significant changes in tumor response.
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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 | 0,033 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».