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Citation: Wehlte, Lukas and Daisenberger, Lea: Raw Data and R Script for the Association between the Body Mass Index, Chronic Obstructive Pulmonary Disease and SUV of the Non-Tumorous Lung in the Pretreatment [18F]FDG-PET/CT of Patients with Lung Cancer. 1. July 2024. Open Data LMU. 10.5282/ubm/data.454

Raw Data and R Script for the Association between the Body Mass Index, Chronic Obstructive Pulmonary Disease and SUV of the Non-Tumorous Lung in the Pretreatment [18F]FDG-PET/CT of Patients with Lung Cancer
Raw Data and R Script for the Association between the Body Mass Index, Chronic Obstructive Pulmonary Disease and SUV of the Non-Tumorous Lung in the Pretreatment [18F]FDG-PET/CT of Patients with Lung Cancer

This research project aimed to elucidate the association between clinical variables and lung standardized uptake value (SUV) in pretherapeutic [18F]FDG-PET/CT scans of lung cancer patients. The study examined SUV measurements in non-tumorous regions of the lungs from 240 lung cancer patients, comparing SUVMEAN, SUVMAX, SUV95, and ratios of lung tissue to liver tissue and blood pool SUV with various patient characteristics and comorbidities. The analyzed clinical variables included sex, age, BMI, smoking status, pack years, COPD, tumor stage, previous lung operation, previous lung radiation, pleural effusion (PE), pericardial effusion (PCE), diabetes mellitus type II, asthma, coronary heart disease (CHD) and blood hemoglobin level (Hb). This comprehensive analysis aimed to shed light on the interplay between these clinical factors and lung SUV in lung cancer patients, potentially informing more tailored and effective management strategies for the disease.

This dataset comprises essential components for replicating the research findings presented in my dissertation. Included are a README file offering an overview of the dataset's contents and usage instructions, a cohort file containing the dataset used in the study, and R scripts facilitating the reproduction of the analyses outlined in the dissertation. These resources aim to enhance transparency and reproducibility, enabling fellow researchers to validate and build upon the findings of the original research article: https://doi.org/10.3390/diagnostics14111139

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Dieses Forschungsprojekt zielte darauf ab, den Zusammenhang zwischen klinischen Variablen und dem standardized uptake value (SUV) in prätherapeutischen [18F]FDG-PET/CT-Scans von Lungenkrebspatienten zu erläutern. Die Studie untersuchte SUV-Messungen in nicht-tumorösen Bereichen der Lunge von 240 Lungenkrebspatienten und verglich SUVMEAN, SUVMAX, SUV95 sowie die Verhältnisse des SUV von Lungengewebe zu Lebergewebe und Blutpool mit verschiedenen Patientenmerkmalen und Komorbiditäten. Die analysierten klinischen Variablen umfassten Geschlecht, Alter, BMI, Raucherstatus, pack years, COPD, Tumorstadium, vorherige Lungenoperation, vorherige Lungenbestrahlung, Pleuraerguss (PE), Perikarderguss (PCE), Diabetes mellitus Typ II, Asthma, koronare Herzkrankheit (CHD) und Hämoglobinspiegel im Blut (Hb). Diese umfassende Analyse zielte darauf ab, das Zusammenspiel zwischen diesen klinischen Faktoren und dem Lungen-SUV bei Lungenkrebspatienten zu beleuchten, um möglicherweise maßgeschneiderte und effektivere Behandlungsstrategien zu entwickeln.

Dieses Datensatz enthält wesentliche Komponenten zur Replikation der in meiner Dissertation präsentierten Forschungsergebnisse. Enthalten sind eine README-Datei, die einen Überblick über den Inhalt des Datensatzes und Nutzungshinweise bietet, eine cohort-Datei, die den in der Studie verwendeten Datensatz enthält, und R-Skripte, die die Reproduktion der in der Dissertation dargelegten Analysen erleichtern. Diese Ressourcen zielen darauf ab, Transparenz und Reproduzierbarkeit zu verbessern und es anderen Forschern zu ermöglichen, die Ergebnisse des ursprünglichen Forschungsartikels zu validieren und darauf aufzubauen: https://doi.org/10.3390/diagnostics14111139

Medicine, Lung cancer, PET/CT, SUV, COPD, BMI
Wehlte, Lukas
Daisenberger, Lea
2024

[thumbnail of Cohort] Microsoft Excel (Cohort)
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598kB

DOI: 10.5282/ubm/data.454

This dataset is available unter the terms of the following Creative Commons LicenseCC BY 4.0

Abstract

This research project aimed to elucidate the association between clinical variables and lung standardized uptake value (SUV) in pretherapeutic [18F]FDG-PET/CT scans of lung cancer patients. The study examined SUV measurements in non-tumorous regions of the lungs from 240 lung cancer patients, comparing SUVMEAN, SUVMAX, SUV95, and ratios of lung tissue to liver tissue and blood pool SUV with various patient characteristics and comorbidities. The analyzed clinical variables included sex, age, BMI, smoking status, pack years, COPD, tumor stage, previous lung operation, previous lung radiation, pleural effusion (PE), pericardial effusion (PCE), diabetes mellitus type II, asthma, coronary heart disease (CHD) and blood hemoglobin level (Hb). This comprehensive analysis aimed to shed light on the interplay between these clinical factors and lung SUV in lung cancer patients, potentially informing more tailored and effective management strategies for the disease. This dataset comprises essential components for replicating the research findings presented in my dissertation. Included are a README file offering an overview of the dataset's contents and usage instructions, a cohort file containing the dataset used in the study, and R scripts facilitating the reproduction of the analyses outlined in the dissertation. These resources aim to enhance transparency and reproducibility, enabling fellow researchers to validate and build upon the findings of the original research article: https://doi.org/10.3390/diagnostics14111139

Abstract

Dieses Forschungsprojekt zielte darauf ab, den Zusammenhang zwischen klinischen Variablen und dem standardized uptake value (SUV) in prätherapeutischen [18F]FDG-PET/CT-Scans von Lungenkrebspatienten zu erläutern. Die Studie untersuchte SUV-Messungen in nicht-tumorösen Bereichen der Lunge von 240 Lungenkrebspatienten und verglich SUVMEAN, SUVMAX, SUV95 sowie die Verhältnisse des SUV von Lungengewebe zu Lebergewebe und Blutpool mit verschiedenen Patientenmerkmalen und Komorbiditäten. Die analysierten klinischen Variablen umfassten Geschlecht, Alter, BMI, Raucherstatus, pack years, COPD, Tumorstadium, vorherige Lungenoperation, vorherige Lungenbestrahlung, Pleuraerguss (PE), Perikarderguss (PCE), Diabetes mellitus Typ II, Asthma, koronare Herzkrankheit (CHD) und Hämoglobinspiegel im Blut (Hb). Diese umfassende Analyse zielte darauf ab, das Zusammenspiel zwischen diesen klinischen Faktoren und dem Lungen-SUV bei Lungenkrebspatienten zu beleuchten, um möglicherweise maßgeschneiderte und effektivere Behandlungsstrategien zu entwickeln. Dieses Datensatz enthält wesentliche Komponenten zur Replikation der in meiner Dissertation präsentierten Forschungsergebnisse. Enthalten sind eine README-Datei, die einen Überblick über den Inhalt des Datensatzes und Nutzungshinweise bietet, eine cohort-Datei, die den in der Studie verwendeten Datensatz enthält, und R-Skripte, die die Reproduktion der in der Dissertation dargelegten Analysen erleichtern. Diese Ressourcen zielen darauf ab, Transparenz und Reproduzierbarkeit zu verbessern und es anderen Forschern zu ermöglichen, die Ergebnisse des ursprünglichen Forschungsartikels zu validieren und darauf aufzubauen: https://doi.org/10.3390/diagnostics14111139

Uncontrolled Keywords

Medicine, Lung cancer, PET/CT, SUV, COPD, BMI

Source

LMU Klinikum

Item Type:Data
Contact Person:Wehlte, Lukas
E-Mail of Contact:lukas at wehlte.net
Subjects:Medicine
Dewey Decimal Classification:600 Technology, Medicine > 610 Medical sciences and medicine
ID Code:454
Deposited By: Lukas Wehlte
Deposited On:31. May 2024 09:38
Last Modified:31. May 2024 09:38

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