Prognostic Value of Baseline 18F-FDG PET/CT to Predict Brain Metastasis Development in Melanoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the value of 18F-FDG-PET/CT in predicting the occurrence of brain metastases in melanoma patients, in this retrospective study 201 consecutive patients with pathology-proven melanoma, between 2008 and 2021, were reviewed. Those who underwent 18F-FDG-PET/CT for initial staging were considered eligible. Baseline assessment included histopathology, 18F-FDG-PET/CT, and brain MRI. Also, all patients had serial follow-ups for diagnosing brain metastasis development. Baseline 18F-FDG-PET/CT parameters were analysed using competing risk regression models to analyze their correlation with the occurrence of brain metastases. Overall, 159 patients entered the study. The median follow-up was six years. Among clinical variables, the initial M-stage and TNM-stage were significantly correlated with brain metastasis. Regarding 18F-FDG-PET/CT parameters, regional metastatic lymph node uptake values, as well as prominent SULmax (pSULmax) and prominent SUVmean (pSUVmean), were significantly correlated with the outcome. Cumulative incidences were 10% (6.3–16%), 31% (24.4–38.9%), and 35.2% (28.5–43.5%) after 1, 5, and 10 years. There were significant correlations between pSULmax (p-value < 0.001) and pSULpeak (p-value < 0.001) and the occurrence of brain metastases. The higher these values, the sooner the patient developed brain metastases. Thus, baseline 18F-FDG-PET/CT may have the potential to predict brain metastasis in melanoma patients. Those with high total metabolic activity should undergo follow-up/complementary evaluations, such as brain MRI.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».