A Systematic Review and Meta-Analysis on the Diagnostic and Prognostic Values of 18F-FDG PET in Uveal Melanoma and Its Hepatic Metastasis
Notice bibliographique
Résumé
In this systematic review and meta-analysis (PRISMA-compliant), we tried to investigate diagnostic and prognostic values of 18F-FDG PET in uveal melanoma. A systematic search was conducted on the main medical literature databases to include studies that evaluated 18F-FDG PET as the imaging modality to evaluate patients with uveal melanoma. Overall, 27 studies were included. Twelve had data about the detection rate of 18F-FDG PET in primary intra-ocular tumours. The pooled sensitivity was 45% (95%CI: 41–50%). Furthermore, studies showed that the larger the primary tumour, the higher its uptake. Among the included studies, 13 assessed 18F-FDG PET in detecting metastasis. The pooled sensitivity and specificity were 96% (95%CI: 81–99%) and 100% (95%CI: 94–100%), respectively. Regarding liver metastasis, they were 95% (95%CI: 79–99%) and 100% (95%CI: 91–100%), respectively. Noteworthy, the level of 18F-FDG uptake was a strong predictor of patient survival. Lastly, 18F-FDG PET could characterise lesions from the histopathology perspective, distinguishing high-risk from low-risk diseases. Overall, although not reliable in detecting primary intra-ocular tumours, 18F-FDG PET is highly accurate for diagnosing metastatic uveal melanomas. It can also be a highly valuable modality in terms of patient prognostication. Thus, 18F-FDG PET can be recommended in patients diagnosed with uveal melanoma to enhance decision-making and patient management.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».