Fluorine‐18 Fluorodeoxyglucose‐Positron Emission Tomography/Computed Tomography for Detection of Lymph Node Metastasis in Canine Mast Cell Tumour
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Lymph node (LN) metastasis has been associated with shorter survival times in dogs with mast cell tumour (MCT), and treatment of metastatic LN with lymphadenectomy or irradiation has been demonstrated to improve outcomes. Identification of metastatic LN in dogs with MCT is therefore of both prognostic and therapeutic significance. The aim of this prospective, exploratory study was to investigate whether fluorine‐18 fluorodeoxyglucose‐positron emission tomography/computed tomography ( 18 F‐FDG‐PET/CT) is a useful staging tool for the detection of metastatic LN in dogs with cutaneous or subcutaneous MCT, using histopathology as the gold standard. Sixteen client‐owned dogs with cytologically or histologically confirmed cutaneous or subcutaneous MCTs underwent full‐body 18 F‐FDG‐PET/CT followed by surgical removal and histopathology of the primary tumour and regional LN(s). The maximum standard uptake value (SUV max ) of the tumour and LN(s) was measured. Primary tumours were graded using both the Patnaik and Kiupel grading systems, and mitotic count was tabulated. LNs were categorised based on Weishaar's histologic criteria for nodal metastasis. Eighteen primary tumours were excised: six subcutaneous and 12 cutaneous MCTs. Of 33 excised regional LNs, 18 (55%) were categorised as metastatic (≥ HN2). There was no difference between the median SUV max of metastatic (3.88) and nonmetastatic LNs (3.16) ( p = 0.41). SUV max was positively correlated with the mitotic count of the primary tumour ( p = 0.02). The results of this exploratory study suggest that 18 F‐FDG‐PET/CT may not be useful for identifying metastatic LNs in canine MCT.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».