Salivary gland 18F-FDG-PET/CT uptake patterns in Sjögren's syndrome and giant cell arteritis patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Wide variety in salivary gland 18F-FDG-uptake is observed in the general population. A general consensus about the usefulness of 18F-FDG-PET/CT to detect salivary gland inflammatory conditions, such as in primary Sjögren's syndrome (pSS), is not yet clear. This study aimed to investigate whether there are differences in uptake of 18F-FDG in salivary glands among two autoimmune groups [pSS, giant cell arteritis (GCA)] and a non-autoimmune group (lung cancer). METHODS: PSS patients aged ≥50 years who underwent 18F-FDG-PET/CT were included and age-matched with GCA patients and a non-autoimmune control group (lung cancer patients). Scans were visually evaluated and quantitative analysis was performed by measuring standardised uptake values (SUV) within salivary glands and lacrimal glands. For GCA patients, arteries in the vicinity of the parotid and submandibular gland were assessed for positivity. RESULTS: PSS patients did not show increased 18F-FDG-uptake in the parotid or submandibular gland, compared to the other two groups. For the tubarial gland, significantly higher SUVmax was found in the pSS patient group. Interestingly, GCA patients had significantly higher SUVmax in the submandibular gland than the other two groups. Visual 18F-FDG-positivity of cranial arteries related to the parotid and submandibular glands was associated with significantly higher SUVmax in salivary glands of GCA patients. CONCLUSIONS: Although 18F-FDG-uptake was not increased in parotid and submandibular glands of pSS patients, increased 18F-FDG-uptake in tubarial glands of pSS patients might indicate a role for these glands in pSS. Furthermore, parotid and submandibular glands may be affected by local vasculitis in GCA.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».