Novel approaches to improve prostate cancer diagnosis and management in early‐stage disease
Notice bibliographique
Résumé
The reported incidence of prostate cancer has risen since the implementation of screening. It is felt that the introduction of widespread prostate-specific antigen testing is responsible for most patients with prostate cancer now being diagnosed with asymptomatic, clinically localised disease. Diagnosis at this stage is associated with significantly improved treatment outcomes and longer life expectancy. Although there is evidence that screening has reduced prostate cancer mortality, there is a risk of over-diagnosis and over-treatment of early state prostate cancers, including clinically insignificant and indolent cancers. Active surveillance and focal therapy have been advocated as potential management options for some patients. However, these approaches face several challenges. Biopsy sampling errors together with less than optimal imaging of tumours can lead to difficulties in selecting suitable low-risk patients for these options. To overcome these challenges, novel approaches to the staging and monitoring of patients with early prostate cancer are being developed. These include new imaging techniques, such as multi-parametric magnetic resonance imaging, and the development of new biomarkers and biopsy-based methods. These techniques aim to assess the potential of a specific tumour to be aggressive, and to improve patient outcomes. The aim of the present paper is to summarise presentations and debates at the third annual Interactive Genitourinary Cancer Conference concerning the use of population-based screening methods and the roles of active surveillance and focal therapy as prostate cancer treatments. The application of novel imaging biopsy-based methods and biomarkers in early-stage prostate cancer will also be explored.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».