<scp>18F</scp>‐<scp>FDG PET</scp>/<scp>CT</scp> for Surveillance in Salivary Gland Cancers: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic accuracy of 18F-FDG-PET/CT compared to conventional imaging modalities (CIM) to detect recurrence of primary salivary gland cancers (SGCs). DATA SOURCES: Review performed on December 26, 2024, using Embase, CINHAL, MEDLINE, and PubMed. REVIEW METHODS: Two blinded reviewers selected studies reporting diagnostic accuracy of PET/CT in identifying locoregional recurrence and/or metastasis in patients with SGCs. The analysis was performed adhering to PRISMA guidelines using R 4.3.3. Pooled analysis with 95% confidence intervals (CI) were analyzed. RESULTS: A total of 12 studies were retained from the systematic review, including 264 patients evaluated in the meta-analysis. For local recurrence, there was a pooled sensitivity of 0.86 (95% CI 0.73-0.93) and a pooled specificity of 0.95 (95% CI 0.92-0.97) for PET/CT, and a pooled sensitivity of 0.89 (95% CI 0.80-0.94) and a pooled specificity of 0.91 (95% CI 0.79-0.97) for CIM (p = 0.90). For regional metastasis, there was a pooled sensitivity of 0.90 (95% CI 0.73-0.97) and a pooled specificity of 0.96 (95% CI 0.92-0.98) for PET/CT, and a pooled sensitivity of 0.80 (95% CI 0.62-0.91) and a pooled specificity of 0.95 (0.90-0.98) for CIM (p = 0.26). For distant metastasis, there was a pooled sensitivity of 0.96 (95% CI 0.90-0.99) and a pooled specificity of 0.95 (95% CI 0.85-0.98) for PET/CT, and a pooled sensitivity of 0.80 (95% CI 0.71-0.86) and a pooled specificity of 0.97 (95% CI 0.87-0.99) for CIM (p = 0.018). CONCLUSIONS: 18F-FDG-PET/CT imaging is accurate for the detection of SGC recurrence, particularly for the detection of regional and distant metastases. LEVEL OF EVIDENCE: NA Laryngoscope, 135:1884-1898, 2025.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».