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Enregistrement W4390055347 · doi:10.4103/ijnm.ijnm_23_23

Effectiveness of Head-and-Neck Molecular Imaging Reporting and Data System Criterion in Head-and-Neck Squamous Cell Carcinoma PostConcurrent Chemoradiotherapy

2023· article· en· W4390055347 sur OpenAlexaff
Manoj Gupta, Ankush Jajodia, Parveen Ahlawat, Munish Gairola, Mudit Agarwal, Sumit Goyal, P. Mehta, Partha Choudhury

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Nuclear Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemoradiotherapyHead and neck squamous-cell carcinomaHistopathologyReceiver operating characteristicRadiologyPositron emission tomographySubspecialtyInternal medicineNuclear medicineOncologyHead and neck cancerPathologyRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Postconcurrent chemoradiotherapy (CRT) response assessment has been challenging in locally advanced head-and-neck squamous cell carcinoma (LA-HNSCC) due to prevailing postradiation changes. Molecular response methods have been encouraging, although further clarifications and validations were needed. We tested the effectiveness of a proposed semi-quantitative molecular response criterion in these patients. Materials and Methods: = 83) post 3 months CRT using a five points Head and Neck Molecular Imaging-Reporting and Data System (HAN-MI-RADS) criterion. Where available, histopathology examination with clinical and imaging interpretation was taken as a reference for the disease. A diagnostic accuracy comparison was done with the existing Hopkins score. Further effectiveness was analyzed with disease-free survival (DFI) and overall survival (OS). Results: Metastasis was developed in 11/83 patients at 3 months of evaluation. Of 72 patients, 39, 2, and 31 patients had a complete response, equivocal response, and partial response as per HAN-MI-RADS. Per patient sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy for predicting loco-regional disease up to 1 and 2 years was 93.3%, 92.5%, 90.3%, 94.9%, 92.9%, and 84.9%, 91.9%, 90.3%, 87.2%, and 88.6% respectively. One year and two years DFI for each HAN-MI-RADS score showed a statistically significant difference while it was not for OS. The receiver operating characteristic curve analysis showed significantly better outcome predictability of HAN-MI-RADS (area under the curve [AUC] 0.884) than Hopkins (AUC 0.699). Conclusions: A five points HAN-MI-RADS criterion was found promising for response assessment with less equivocal results and statistically significant higher AUC than Hopkins for loco-regional recurrence prediction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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