Magnetic resonance imaging detected prostate evasive anterior tumours: Further insights
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical confusion continues to exist regarding the underestimation of cancers among patients on active surveillance and among men with repeated negative prostate biopsies despite worrisome prostate-specific antigen (PSA) levels. We have previously described our initial experience with magnetic resonance imaging (MRI)-based detection of tumours in the anterior prostate gland. In this report, we update and expand our experience with these tumours in terms of multiparametric-MRI findings, staging, and grading. Furthermore, we report early treatment outcomes with these unique cancers. METHODS: We reviewed our prostate MRI dataset of 1117 cases from January 2006 until December 2012 and identified 189 patients who fulfilled criteria for prostate evasive anterior tumors (PEATS). Descriptive analyses were performed on multiple covariates. Kaplan-Meier actuarial technique was used to plot the treatment-related outcomes from PEATS tumours. RESULTS: Among the 189 patients who had MRI-detectable anterior tumours, 148 had biopsy proven disease in the anterior zone. Among these tumours, the average PSA was 18.3 ng/mL and most cancers were Gleason 7. In total, 68 patients chose surgical therapy. Among these men, most of their cancers had extra prostatic extension and 46% had positive surgical margins. Interestingly, upgrading of tumours that were biopsy Gleason 6 in the anterior zone was common, with 59% exhibiting upgrading to Gleason 7 or higher. Biochemical-free survival among men who elected surgery was not ideal, with 20% failing by 20 months. CONCLUSION: PEATS tumours are found late and are disproportionally high grade tumours. Careful consideration to MRI testing should be given to men at risk for PEATS.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».