18F-FDG PET or PET/CT in detecting high-grade transformation of chronic lymphocytic leukaemia and indolent lymphomas: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the diagnostic accuracy of 18F-FDG positron emission tomography (PET) or PET/computed tomography (CT) in detecting histological transformation (HT) of indolent lymphomas. METHODS: A systematic search of articles up to July 2024 was performed in Embase and Medline. Eligible studies included adults with histologically proven indolent lymphoma, 18F-FDG PET or PET/CT as the index test, and sufficient data to assess diagnostic performance. Summary receiver operating characteristic curves were plotted using a bivariate model to estimate diagnostic accuracy with area under the curve (AUC). RESULTS: Fifteen studies with 1307 participants were included. Ten studies assessed PET ability to detect Richter's transformation, and 5 studies focused on HT in follicular lymphoma and other subtypes. A meta-analysis of the former showed pooled sensitivity of 0.90 (95% CI, 0.84-0.93) and specificity of 0.54 (95% CI, 0.28-0.77) when using a maximum standardized uptake value (SUVmax) threshold of around 5. AUC was 0.89. Pooled sensitivity was 0.74 (95% CI, 0.54-0.87), and specificity was 0.84 (95% CI, 0.67-0.93) when using an SUVmax threshold of around 10. Area under the curve was 0.84. For detecting HT in follicular lymphoma, thresholds were found higher than those for Richter's transformation. CONCLUSIONS: 18F-FDG PET or PET/CT demonstrates good diagnostic accuracy to detect Richter's transformation, best when employing SUVmax ≥ 5. SUVmax thresholds may be limited in discriminating follicular lymphoma from HT, and alternatives should be sought. ADVANCES IN KNOWLEDGE: If biopsy is feasible, SUVmax ≥ 5 can guide biopsy in patients with clinically suspicious Richter's transformation. If biopsy is infeasible, SUVmax ≥ 10 can better identify HT and guide 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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».