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Record W4220705330 · doi:10.1055/a-1666-2511

Die Rolle der [18F]FDG PET/CT bei pädiatrischen Lymphomen

2022· article· de· W4220705330 on OpenAlexaff
Farshid Gheisari, Kaveh Akbari, Gregor Schweighofer-Zwink, Ali Beheshti, Asya Al-Busaidi, Amer Shammas, Reza Vali

Bibliographic record

VenueAngewandte Nuklearmedizin · 2022
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicLymphoma Diagnosis and Treatment
Canadian institutionsSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsMedicineNuclear medicineGynecology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Non-Hodgkin-Lymphome (NHL) und Hodgkin-Lymphome (HL) sind die dritthäufigste Krebserkrankung bei Kindern. Die 18F-Fluordesoxyglukose ([18F]FDG)-PET/CT kann bei pädiatrischen Patienten mit Lymphomen für das Staging, die Behandlungsplanung und die Beurteilung des Therapieansprechens eingesetzt werden. Die pathologisch hohe Stoffwechselaktivität der Tumorzellen bedingt i. d. R. eine höhere [18F]FDG-Aufnahme im Vergleich zum umgebenden gesunden Gewebe. Die [18F]FDG-PET hat eine höhere Sensitivität sowohl für den Nachweis nodulärer als auch diffus ausgedehnter Läsionen als morphologisch bildgebende Verfahren alleine. Die Sensitivität für den Nachweis einer Knochenmarksinfiltration ist höher als bei einer Knochenmarksbiopsie. Ein negativer [18F]FDG-PET/CT-Scan hat eine hohe Vorhersagekraft in Bezug auf Rezidivfreiheit. Im Gegensatz dazu haben positive PET/CT-Scans einen niedrigeren positiv prädiktiven Wert und müssen vorsichtiger interpretiert werden. Im Vergleich zur konventionellen Bildgebung ist die [18F]FDG-PET/CT bei Kindern mit Lymphomen genauer in der Detektion maligner bzw. residualer Läsionen nach erfolgter Therapie. Darüber hinaus sind die [18F]FDG-PET/CT-Ergebnisse in Fällen mit sich widersprechender Befundlage aussagekräftiger. Die [18F]FDG-PET/CT kann dazu dienen, Patienten mit einem frühen Ansprechen auf Chemotherapie zu identifizieren, und diesen eine anschließende Strahlentherapie ersparen helfen. Dies reduziert potenziell die spätere Entwicklung von Sekundärmalignomen oder auch kardiovaskulären Komplikationen. Andererseits kann ein unzureichendes metabolisches Ansprechen nach Standardtherapie einen bedeutenden Hinweis auf ein schlechteres Outcome ergeben und so Patienten selektieren, die potenziell von einer Intensivierung der Behandlung profitieren. Residuale Raumforderungen können auch nach Therapie über längere Zeiträume bestehen bleiben. Diese stellen im Rahmen von rein morphologisch geführten Nachuntersuchungen eine große Herausforderung dar. Im Gegensatz dazu beurteilt die funktionelle Bildgebung die Vitalität des residuellen Gewebes. Somit gelingt eine Differenzierung vitalen Tumorgewebes von fibrotisch narbigen Veränderungen. Durch diese Vorteile wurde die [18F]FDG-PET/CT in die „Lugano-Kriterien“ zur Diagnose und Therapiebewertung aufgenommen. Die visuelle Interpretation anhand einer fünfstufigen Skala (Deauville-Skala), welche die metabolische Tumoraktivität mit unterschiedlichen metabolischen Hintergrundaktivitäten vergleicht, wird für die Bewertung des Therapieansprechens empfohlen. Die Grenzen der [18F]FDG-PET liegen nach wie vor bei der Beurteilung des zentralen Nervensystems auf das Vorliegen eines Lymphombefalls. Die physiologisch hohe Hintergrundaktivität dieser Region maskiert pathologische Befunde. PET/CT-Scans sollten möglichst standardisiert gemäß internationalen und nationalen Handlungsempfehlungen durchgeführt werden. Dies dient der Optimierung der Bildqualität und der Befundvalidität. Die Zukunft der funktionellen Bildgebung liegt in der Einbeziehung weiterer kalkulatorischer Parameter, wie z. B. des metabolisch aktiven Tumorvolumens oder der Gesamtglykolyse (Produkt des metabolischen Tumorvolumens und des mittleren Standard-Uptake-Wertes), um das Ansprechen auf die Therapie noch genauer vorhersagen zu können und weiter zur Individualisierung der Therapien beitragen zu können. Die [18F]FDG-PET/CT ist ein leistungsstarkes Instrument, welches das Management von Lymphomen in der Pädiatrie revolutioniert hat. Sie dient nicht nur der Diagnose und der Therapiesteuerung, sondern bietet zusätzlich einen aussagekräftigen prognostischen Wert.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.030

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.254
Teacher spread0.239 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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