Dual Somatostatin Receptor/<sup>18</sup>F-FDG PET/CT Imaging in Patients with Well-Differentiated, Grade 2 and 3 Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose was to prospectively assess the distribution of NETPET scores in well-differentiated (WD) grade 2 and 3 gastroenteropancreatic (GEP) neuroendocrine tumors (NETs) and to determine the impact of the NETPET score on clinical management. Methods: This single-arm, institutional ethics review board–approved prospective study included 40 patients with histologically proven WD GEP NETs. 68Ga-DOTATATE PET and 18F-FDG PET were performed within 21 d of each other. NETPET scores were evaluated qualitatively by 2 reviewers, with up to 10 marker lesions selected for each patient. The quantitative parameters that were evaluated included marker lesion SUVmax for each tracer; 18F-FDG/68Ga-DOTATATE SUVmax ratios; functional tumor volume (FTV) and metabolic tumor volume (MTV) on 68Ga-DOTATATE and 18F-FDG PET, respectively; and FTV/MTV ratios. The treatment plan before and after 18F-FDG PET was recorded. Results: There were 22 men and 18 women (mean age, 60.8 y) with grade 2 (n = 24) or grade 3 (n = 16) tumors and a mean Ki-67 index of 16.1%. NETPET scores of P0, P1, P2A, P2B, P3B, P4B, and P5 were documented in 2 (5%), 5 (12.5%), 5 (12.5%) 20 (50%), 2 (5%), 4 (10%), and 2 (5%) patients, respectively. No association was found between the SUVmax of target lesions on 68Ga-DOTATATE and the SUVmax of target lesions on 18F-FDG PET (P = 0.505). 18F-FDG/68Ga-DOTATATE SUVmax ratios were significantly lower for patients with low (P1–P2) primary NETPET scores than for those with high (P3–P5) primary NETPET scores (mean ± SD, 0.20 ± 0.13 and 1.68 ± 1.44, respectively; P < 0.001). MTV on 18F-FDG PET was significantly lower for low primary NETPET scores than for high ones (mean ± SD, 464 ± 601 cm3 and 66 ± 114 cm3, respectively; P = 0.005). A change in the type of management was observed in 42.5% of patients after 18F-FDG PET, with the most common being a change from systemic therapy to peptide receptor radionuclide therapy and from debulking surgery to systemic therapy. Conclusion: There was a heterogeneous distribution of NETPET scores in patients with WD grade 2 and 3 GEP NETs, with more than 1 in 5 patients having a high NETPET score and a frequent change in management after 18F-FDG PET. Quantitative parameters including 18F-FDG/68Ga-DOTATATE SUVmax ratios in target lesions and FTV/MTV ratios can discriminate between patients with high and low NETPET scores.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».