The Role of [18F]FDG PET/CT Prior to and During Neoadjuvant Chemotherapy for Soft Tissue Sarcomas
Notice bibliographique
Résumé
This retrospective, single-center study investigates the association between PET parameters and pathological response or disease recurrence in patients with soft tissue sarcoma (STS) treated with neoadjuvant chemotherapy (NACT). The maximum standardized uptake value (SUVmaxBL), metabolic tumor volume (MTVBL), and total lesion glycolysis (TLGBL) were measured at baseline [18F]FDG PET/CT and the change in percentage (ΔSUVmax, ΔMTV, ΔTLG) from baseline to early evaluation [18F]FDG PET/CT was calculated. The optimal cutoff values of the different PET parameters for pathological response, defined as <10% residual viable tumor (RVT) or >15% fibrosis/hyalinization, and recurrence-free survival were obtained for analysis. Forty-two patients who underwent baseline [18F]FDG PET/CT and NACT followed by surgery were included between January 2015 and January 2023. The primary diagnoses were angiosarcoma (n = 15), leiomyosarcoma (n = 15), sarcoma not otherwise specified (n = 9) and synovial sarcoma (n = 3). Twenty-eight (66.6%) patients underwent an early evaluation PET/CT. MTVBL, TLGBL, and ΔSUVmax (p = 0.024; p = 0.042, p = 0.009, respectively) values above the cutoff were associated with a pathological response based on RVT. ΔSUVmax, ΔMTV, and ΔTLG (p = 0.002; p = 0.019; p = 0.039, respectively) values above the cutoff were positively related to >15% fibrosis/hyalinization. MTVBL, TLGBL, and ΔMTV (p = 0.014; p = 0.022; p = 0.034, respectively) values above the cutoff were prognostic for the recurrence of disease. [18F]FDG PET/CT has a promising role in STS patients treated with NACT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».