FDG uptake of pulmonary lesions in synchronous primary lung cancers and lung metastases
Notice bibliographique
Résumé
In lung cancer patients, the distinction between synchronous primary lung cancer and intrapulmonary metastasis can be challenging. The intensity of FDG uptake in pulmonary lesions has been shown to be potentially useful in classifying synchronous lung cancer. The aim of this retrospective study is to investigate the effectiveness of FDG uptake in differentiating metastases from synchronous primary lesions in the setting of lung cancer. Consecutive patients with primary lung cancer with two or more malignant lung lesions referred for (18F)-FDG PET-CT imaging between 2010 and 2019 were reviewed and classified into synchronous and metastasis groups. Lesional maximum standardized uptake values (SUVmax), relative differences in SUVmax and SUVmax ratios were calculated and compared using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. Intra-group correlation in SUVmax between lesion pairs was examined using Pearson's and Spearman's correlation analysis. 94 patients were included for analysis, divided into synchronous (n = 62; 68 lesion pairs) and metastasis (n = 32; 33 lesion pairs) groups. The correlation of FDG uptake between lesions in the metastasis group was strong (r = 0.81). A significant difference in mean relative difference in SUVmax (synchronous: 0.50±0.23 metastasis: 0.34±0.17, p = 0.001) and mean SUVmax ratio (synchronous: 2.6 ± 1.7 metastasis: 1.7 ± 0.6, p < 0.001) was observed. ROC analysis revealed a fair AUC (0.71–0.72) for these parameters, with an associated sensitivity of 59 % and specificity of 82 % at optimal cut-off values. Differences in FDG uptake intensity among multiple synchronously presenting malignant nodules may be helpful to distinguish second primary lung tumours from metastatic spread.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».