Impact of<sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT on Staging and Oncologic Management in a Cohort of 226 Patients with Various Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Since the development of fibroblast activation protein–targeted radiopharmaceuticals, <sup>68</sup>Ga-fibroblast activation protein inhibitor (FAPI) PET/CT has been found to be suitable for detecting primary and metastatic lesions in many types of tumors. However, there is currently a lack of reliable data regarding the clinical impact of this family of probes. To address this gap, the present study aimed to analyze the clinical impact of <sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT by examining a large cohort of patients with various tumors. <b>Methods:</b> In total, 226 patients (137 male and 89 female) were included in this retrospective analysis. Pancreatic cancer and head and neck cancers were the most common tumor types in this cohort. TNM stage and oncologic management were initially determined with gold standard imaging, and these results were compared with <sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT. Changes were classified as major and minor. <b>Results:</b> For 42% of all patients, TNM stage was changed by <sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT results. Most of these changes resulted in upstaging. A change in clinical management occurred in 117 of 226 patients. Although a major change in management occurred in only 12% of patients, there was a significant improvement in the ability to accurately plan radiation therapy. In general, the highest clinical impact of <sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT imaging was found in patients with lung cancer, pancreatic cancer, and head and neck tumors. <b>Conclusion:</b><sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT is a promising imaging probe that has a significant impact on TNM stage and clinical management. <sup>68</sup>Ga-FAPI PET/CT promises to be a crucial new technology that will improve on conventional radiologic imaging methods such as contrast-enhanced CT and contrast-enhanced MRI typically acquired for cancer staging.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».