Utility of Gallium-68-DOTATATE PET CT in Surveillance of Resected Gastroenteropancreatic NET
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: For completely resected well differentiated (WD) gastroenteropancreatic (GEP) NET, guidelines differ in recommendations for utilization of SSTR-based functional imaging in post-operative surveillance. While 111In-Octreotide has previously been the standard of care, imaging with 68Ga-labelled peptides has expanded in recent years due to increased sensitivity to detect smaller volume diseases and reduced costs. Though many centres have widely adopted imaging with 68Ga-labelled peptides, its role in surveillance of resected GEP NET has not been well defined. We sought to characterize current utilization of imaging with 68Ga-DOTATATE PET CT (68Ga-DOTA) for post-operative surveillance of WD GEP NET and assess the impact on clinical management. Methods: We conducted a retrospective review of all 68Ga-DOTA scans performed from April 2019 to August 2024. Inclusion criteria were age ≥ 18 years with WD grade 1 and 2 GEP NET that had undergone curative-intent surgery, had Stage I-III disease at diagnosis, and had 68Ga-DOTA post-operatively. Results: Forty-six scans met the inclusion criteria. We identified four indications for 68Ga-DOTA: (1) post-operative assessment (n = 12); (2) routine surveillance (n = 18); (3) recurrence suspected based on cross-sectional imaging (n = 10); and (4) recurrence suspected based on biochemical monitoring (n = 6). Avidity for each indication was observed in 45%, 8%, 50%, and 80%, respectively. Initiation of long-acting somatostatin analogue was the most common management following avidity. Conclusions: 68Ga-DOTA best informed clinical decision making when there was clinical suspicion for residual or metastatic disease post-operatively or based on cross-sectional imaging or biochemistry. The utility of this modality for routine surveillance appears limited.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».