The clinical acceptability of short versus long duration acquisitions for head and neck cancer using long-axial field-of-view PET/CT: a retrospective evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To evaluate the utility of long duration (10 min) acquisitions compared to standard 4 min scans in the evaluation of head and neck cancer (HNC) using a long-axial field-of-view (LAFOV) system in 2-[18F]FDG PET/CT. Methods HNC patients undergoing LAFOV PET/CT were included retrospectively according to a predefined sample size calculation. For each acquisition, FDG avid lymph nodes (LN) which were highly probable or equivocal for malignancy were identified by two board certified nuclear medicine physicians in consensus. The aim of this study was to establish the clinical acceptability of short-duration (4 min, C40%) acquisitions compared to full-count (10 min, C100%) in terms of the detection of LN metastases in HNC. Secondary endpoints were the positive predictive value for LN status (PPV) and comparison of SUVmax at C40% and C100%. Histology reports or confirmatory imaging were the reference standard. Results A total of 1218 records were screened and target recruitment was met with n = 64 HNC patients undergoing LAFOV. Median age was 65 years (IQR: 59–73). At C40%, a total of 387 lesions were detected (highly probable LN n = 274 and equivocal n = 113. The total number of lesions detected at C100% acquisition was 439, of them 291 (66%) highly probable LN and 148 (34%) equivocal. Detection rate between the two acquisitions did not demonstrate any significant differences (Pearson’s Chi-Square test, p = 0.792). Sensitivity, specificity, PPV, NPV and accuracy for C40% were 83%, 44%, 55%, 76% and 36%, whilst for C100% were 85%, 56%, 55%, 85% and 43%, respectively. The improved accuracy reached borderline significance (p = 0.057). At the ROC analysis, lower SUVmax was identified for C100% (3.5) compared to C40% (4.5). Conclusion In terms of LN detection, C40% acquisitions showed no significant difference compared to the C100% acquisitions. There was some improvement for lesions detection at C100%, with a small increment in accuracy reaching borderline significance, suggestive that the higher sensitivity afforded by LAFOV might translate to improved clinical performance in some patients.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».