The evidence-based role of catecholaminergic PET tracers in Neuroblastoma. A systematic review and a head-to-head comparison with mIBG scintigraphy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Molecular imaging is pivotal in staging and response assessment of children with neuroblastoma (NB). [123I]-metaiodobenzylguanidine (mIBG) is the standard imaging method; however, it is characterised by low spatial resolution, time-consuming acquisition procedures and difficult interpretation. Many PET catecholaminergic radiotracers have been proposed as a replacement for [123I]-mIBG, however they have not yet made it into clinical practice. We aimed to review the available literature comparing head-to-head [123I]-mIBG with the most common PET catecholaminergic radiopharmaceuticals. Methods We searched the PubMed database for studies performing a head-to-head comparison between [123I]-mIBG and PET radiopharmaceuticals including meta-hydroxyephedrine ([11C]C-HED), 18F-18F-3,4-dihydroxyphenylalanine ([18F]DOPA) [124I]mIBG and Meta-[18F]fluorobenzylguanidine ([18F]mFBG). Review articles, preclinical studies, small case series (< 5 subjects), case reports, and articles not in English were excluded. From each study, the following characteristics were extracted: bibliographic information, technical parameters, and the sensitivity of the procedure according to a patient-based analysis (PBA) and a lesion-based analysis (LBA). Results Ten studies were selected: two regarding [11C]C-HED, four [18F]DOPA, one [124I]mIBG, and three [18F]mFBG. These studies included 181 patients (range 5–46). For the PBA, the superiority of the PET method was reported in two out of ten studies (both using [18F]DOPA). For LBA, PET detected significantly more lesions than scintigraphy in seven out of ten studies. Conclusions PET/CT using catecholaminergic tracers shows superior diagnostic performance than mIBG scintigraphy. However, it is still unknown if such superiority can influence clinical decision-making. Nonetheless, the PET examination appears promising for clinical practice as it offers faster image acquisition, less need for sedation, and a single-day examination.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».