<sup>18</sup> F-FDG PET/CT for the Detection of Immune-Related Adverse Events in Patients With Metastatic Melanoma Receiving Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate frequency and distribution of immune-related adverse events detected by 18 F-FDG PET/CT in patients with metastatic melanoma undergoing immunotherapy. Materials and Methods: Retrospective observational cohort study evaluating 147 patients with metastatic melanoma treated with immunotherapy and referred for therapy response assessment with 18 F-FDG PET/CT at our institution from January 2010 to August 2022. In total, 201 PET/CT scans performed at various time points were analyzed. IRAEs detected on PET/CT were compared against clinical reference standards, including physical examinations, laboratory tests, and biopsies. Diagnostic performance metrics (sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value), and diagnostic yields were calculated. Results: There were 36/147 patients (24.5%) with IRAEs recorded according to standard of reference, with 39 IRAEs in the entire cohort. At time point level, PET/CT identified 36/36 (100%) patients with IRAEs confirmed by the reference standard, while clinical suspicion identified 26/36 (72%) cases. At IRAE level, PET/CT identified 36/39 (92%) of IRAEs confirmed by the reference standard. Thirteen out of 39 (33.3%) cases identified on PET/CT were not suspected clinically but confirmed by the reference standard. The most frequent IRAEs, both suspected clinically and on PET/CT, corresponded to thyroiditis and colitis. Among the PET/CT positive cases, the majority corresponded to grade 2 severity. Conclusion: 18 F-FDG PET/CT is highly effective in detecting IRAEs in patients with metastatic melanoma on immunotherapy, uncovering clinically unsuspected events in up to 33% of cases. These results highlight its important role in early detection, guiding timely interventions, and improving overall outcomes of immunotherapy-related toxicities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».