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. <b>Methods:</b> This single-arm, institutional ethics review board–approved prospective study included 40 patients with histologically proven WD GEP NETs. <sup>68</sup>Ga-DOTATATE PET and <sup>18</sup>F-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 SUV<sub>max</sub> for each tracer; <sup>18</sup>F-FDG/<sup>68</sup>Ga-DOTATATE SUV<sub>max</sub> ratios; functional tumor volume (FTV) and metabolic tumor volume (MTV) on <sup>68</sup>Ga-DOTATATE and <sup>18</sup>F-FDG PET, respectively; and FTV/MTV ratios. The treatment plan before and after <sup>18</sup>F-FDG PET was recorded. <b>Results:</b> There were 22 men and 18 women (mean age, 60.8 y) with grade 2 (<i>n</i> = 24) or grade 3 (<i>n</i> = 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 SUV<sub>max</sub> of target lesions on <sup>68</sup>Ga-DOTATATE and the SUV<sub>max</sub> of target lesions on <sup>18</sup>F-FDG PET (<i>P</i> = 0.505). <sup>18</sup>F-FDG/<sup>68</sup>Ga-DOTATATE SUV<sub>max</sub> 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; <i>P</i> < 0.001). MTV on <sup>18</sup>F-FDG PET was significantly lower for low primary NETPET scores than for high ones (mean ± SD, 464 ± 601 cm<sup>3</sup> and 66 ± 114 cm<sup>3</sup>, respectively; <i>P</i> = 0.005). A change in the type of management was observed in 42.5% of patients after <sup>18</sup>F-FDG PET, with the most common being a change from systemic therapy to peptide receptor radionuclide therapy and from debulking surgery to systemic therapy. <b>Conclusion:</b> 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 <sup>18</sup>F-FDG PET. Quantitative parameters including <sup>18</sup>F-FDG/<sup>68</sup>Ga-DOTATATE SUV<sub>max</sub> ratios in target lesions and FTV/MTV ratios can discriminate between patients with high and low NETPET scores.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».