Use and perceived utility of <scp> [ <sup>18</sup> F]FDG PET/CT </scp> in neuroendocrine neoplasms: A consensus report from the <scp>European Neuroendocrine Tumor Society (ENETS) Advisory Board Meeting</scp> 2022
Notice bibliographique
Résumé
Somatostatin receptor (SST) PET/CT is the gold standard for well-differentiated neuroendocrine tumours (NET) imaging. Higher grades of neuroendocrine neoplasms (NEN) show preferential [18F]FDG (FDG) uptake, and even low-grade NET may de-differentiate over time. FDG PET/CT's prognostic role is widely accepted; however, its impact on clinical decision-making remains controversial and its use varies widely. A questionnaire-based survey on FDG PET/CT use and perceived decision-making utility in NEN was submitted to the ENETS Advisory Board Meeting attendees (November 2022, response rate = 70%). In 3/15 statements, agreement was higher than 75%: (i) FDG was considered useful in NET, irrespective of grade, in case of mis-matched lesions (detectable on diagnostic CT but negative/faintly positive on SST PET/CT), especially if PRRT is contemplated (80%); (ii) in NET G3 if curative surgery is considered (82%); and (iii) in NEC prior to surgery with curative intent (98%). FDG use in NET G3, even in the presence of matched lesions, as a baseline for response assessment was favoured by 74%. Four statements obtained more than 60% consensus: (i) FDG use in NET G3 if locoregional therapy is considered (65%); (ii) in neuroendocrine carcinoma before initiating active therapy as a baseline for response assessment (61%); (iii) biopsy to re-assess tumour grade prior to a change in therapeutic management (68%) upon detection of FDG-positivity on the background of a prior G1-2 NET; (iv) 67% were in favour to reconsider PRRT to treat residual SST-positive lesions after achieving complete remission on FDG of the SST-negative disease component. Multidisciplinary opinion broadly supports the use of FDG PET/CT for characterisation of disease biology and to guide treatment selection across a range of indications, despite the lack of full consensus in many situations. This may reflect existing clinical access due to lack of reimbursement or experience with this investigation, which should be addressed by further research.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».