18F-FDG PET/MRI for restaging esophageal cancer after neoadjuvant chemoradiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate whether 18F-fluorodeoxyglucose ( 18 F-FDG) PET/MRI may potentially improve tumor detection after neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) for esophageal cancer. METHODS: This was a prospective, single-center feasibility study. At 6-12 weeks after nCRT, patients underwent standard 18 F-FDG PET/computed tomography (CT) followed by PET/MRI, and completed a questionnaire to evaluate burden. Two teams of readers either assessed the 18 F-FDG PET/CT or the 18 F-FDG PET/MRI first; the other scan was assessed 1 month later. Maximum standardized uptake value corrected for lean body mass (SUL max ) and mean apparent diffusion coefficient (ADC mean ) were measured at the primary tumor location. Histopathology of the surgical resection specimen served as the reference standard for diagnostic accuracy calculations. When patients had a clinically complete response and continued active surveillance, response evaluations until 9 months after nCRT served as a proxy for ypT and ypN (i.e. 'ycT' and 'ycN'). RESULTS: In the 21 included patients [median age 70 (IQR 62-75), 16 males], disease recurrence was found in the primary tumor in 14 (67%) patients (of whom one ypM+, detected on both scans) and in locoregional lymph nodes in six patients (29%). Accuracy (team 1/team 2) to detect yp/ycT+ with 18 F-FDG PET/MRI vs. 18 F-FDG PET/CT was 38/57% vs. 76/61%. For ypN+, accuracy was 63/53% vs. 63/42%, resp. Neither SUL max (both scans) nor ADC mean were discriminatory for yp/ycT+ . Fourteen of 21 (67%) patients were willing to undergo a similar 18 F-FDG PET/MRI examination in the future. CONCLUSION: 18 F-FDG PET/MRI currently performs comparably to 18 F-FDG PET/CT. Improvements in the scanning protocol, increasing reader experience and performing serial scans might contribute to enhancing the accuracy of tumor detection after nCRT using 18 F-FDG PET/MRI. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL9352.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».