The safety and clinical impact of ultra-low-dose FDG-PET imaging in pregnancy-associated breast cancer: the experience of a major tertiary oncology referral centre in the UK and suggested imaging protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pregnancy-associated breast cancer (PABC) is a complex condition affecting 1 in 3000 pregnancies worldwide. While clinical management has improved, the optimal staging approach for PABC remains uncertain. 18 F-fluorodeoxyglucose PET (FDG-PET) imaging is a standard diagnostic tool for many cancers. However, its use in PABC staging is controversial due to potential radiation risks to the foetus. METHODS: This retrospective case series analysed clinical data from six patients with high-risk PABC who underwent FDG-PET imaging for staging between 2022 and 2023. FDG-PET was based on locally implemented ultra-low-dose imaging protocols. The radiation doses to the foetus were dosimetrically estimated based on dose-per-unit activity values and correlated with postpartum neonatal outcomes. RESULTS: The median foetal radiation dose was 0.975 mGy (range 0.6-1.5 mGy) and was below the threshold for deterministic toxicities. PET imaging upstaged nodal involvement in 33% of patients and influenced treatment decisions. FDG-PET imaging provided valuable staging information in all cases. No adverse foetal effects were observed. CONCLUSION: Ultra-low-dose FDG-PET imaging is a valuable tool providing accurate staging information to guide treatment decisions. The low radiation dose associated with this technique makes it a clinically acceptable modality for cancer staging in pregnant women. A larger case series is needed to precisely quantify foetal radiation doses and assess long-term safety.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».