Étude monocentrique évaluant l’intérêt de la TEP-DOPA et de la TEP-FDG en complément de l’imagerie morphologique dans le bilan d’extension du cancer médullaire de la thyroïde chez 43 patients
Notice bibliographique
Résumé
Il n’existe pas de consensus concernant les modalités d’imagerie fonctionnelle pour le bilan lésionnel du carcinome médullaire thyroïdien (CMT), compte tenu de sa rareté et des données limitées de la littérature. Cette étude menée au CHU de Nantes a évalué rétrospectivement les performances des TEP-DOPA et TEP-FDG chez des patients porteurs de CMT avec atteinte morphologique extra-thyroïdienne, en comparaison à l’imagerie morphologique et à un gold-standard composite (histologie, imagerie, suivi). Les données de 43 patients ont été analysées : 10 femmes, 33 hommes, d’âge médian : 62,8 ans (3–83), calcitoninémie médiane : 1014 pg/mL (21–118000), ACE médian : 40,1 ng/mL (2–8172). Au total, 28 patients étaient mutés RET (germinal : 13, somatique : 15). La sensibilité de la TEP-DOPA était de 95 % (38/40), celle de la TEP-FDG 93,1 % (27/29) en regard d’une sensibilité de l’imagerie morphologique de 76,9 % (30/39). La TEP-DOPA semblait détecter plus d’extension hépatique et ostéomédullaire que la TEP-FDG. La SUVmax de la DOPA était significativement plus élevée sur l’acquisition précoce que tardive ( p = 0,0001), ce paramètre était corrélé à la calcitoninémie ( p = 0,0069). La SUVmax du FDG était corrélée au temps de doublement (TD) de la calcitonine ( p = 0,0203). Il n’existait aucune corrélation des SUVmax avec le statut mutationnel. Au moins un site métastatique supplémentaire était détecté pour 10 des 26 patients (38,5 %) explorés par les 2 TEP. Cette étude monocentrique menée sur 43 patients confirme l’intérêt de la TEP-DOPA pour le bilan lésionnel corps entier, et la complémentarité de la TEP-FDG chez certains patients, notamment avec un TD de la calcitonine rapide.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».