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Enregistrement W1985340518 · doi:10.1016/j.juro.2011.11.112

Impact of Multiparametric Endorectal Coil Prostate Magnetic Resonance Imaging on Disease Reclassification Among Active Surveillance Candidates: A Prospective Cohort Study

2012· article· en· W1985340518 sur OpenAlexaff
David Margel, Stanley A. Yap, Nathan Lawrentschuk, Laurence Klotz, Masoom A. Haider, Karen Hersey, Antonio Finelli, Alexandre R. Zlotta, John Trachtenberg, Neil Fleshner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineProstate cancerBiopsyRadiologyProspective cohort studyProstateCancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We report magnetic resonance imaging findings among unselected men with low risk prostate cancer before active surveillance. MATERIALS AND METHODS: We prospectively enrolled men with low grade, low risk, localized prostate cancer. All patients underwent multiparametric endorectal coil magnetic resonance imaging and were offered confirmatory biopsy within 1 year of imaging. The primary outcome was the impact of magnetic resonance imaging on identifying patients who were reclassified by confirmatory biopsy as no longer fulfilling active surveillance criteria. We further identified clinical parameters associated with reclassification. The cohort was stratified as patients with 1) normal magnetic resonance imaging, 2) cancer on magnetic resonance imaging concordant with initial biopsy (less than 1 cm) and 3) cancer on magnetic resonance imaging larger than 1 cm. We performed univariate analysis to assess differences in clinical parameters among the groups. RESULTS: Magnetic resonance imaging did not detect cancer in 23 cases (38%) while magnetic resonance imaging and initial biopsy were concordant in 24 (40%). Magnetic resonance imaging detected a 1 cm or larger lesion in 13 patients (22%). Of the cases 18 (32.14%) were reclassified. When no cancer was identified on magnetic resonance imaging, only 2 cases (3.5%) were reclassified. The positive and negative predictive values for magnetic resonance imaging predicting reclassification were 83% (95% CI 73-93) and 81% (95% CI 71-91), respectively. Prostate specific antigen density was increased in patients with lesions larger than 1 cm on magnetic resonance imaging compared to those with no cancer on imaging (median 0.15 vs 0.07 ng/ml/cc, p=0.016). CONCLUSIONS: Magnetic resonance imaging appears to have a high yield for predicting reclassification among men who elect active surveillance. Upon confirmation of our results magnetic resonance imaging may be used to better select and guide patients before active surveillance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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