Diagnostic accuracy of surface coil magnetic resonance imaging at 1.5 T for local staging of elevated risk prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Preoperative prostate cancer stage predicts prognosis and affects treatment decisions. The purpose of this study was to estimate the sensitivity and specificity of surface coil magnetic resonance imaging (MRI) for prostate cancer stage using surgical pathologic data as the reference standard. METHODS: High-risk patients (>/=cT3 or PSA >/=20 ng/mL or Gleason >/=8) and selected intermediate-risk patients (clinically bulky disease on exam or biopsy, cT2b/c, or Gleason 7 with >/=3 of 5 biopsy cores positive in a lobe) routinely received a pelvic MRI at our institution. The images of identified patients were reviewed by one radiologist who was blinded to clinical information. The radiologist reported presence or absence of tumour within each lobe of the prostate. Extraprostatic extension (EPE), seminal vesicle (SV) invasion and pelvic lymph node (PLN) metastasis were also reported. Radiological findings were compared with prostatectomy pathology reports. RESULTS: During the study period, about 320 radical prostatectomies were performed. Of these, 32 had a preoperative surface coil pelvic MRI adequate for analysis. Pathologically, 53 of 64 (82.8%) prostate lobes contained tumour, 17 (26.6%) lobes had associated EPE, 12 (18.8%) had SV involvement and 7 (10.9%) sets of PLNs contained cancer. Magnetic resonance imaging sensitivity and specificity were, respectively, 94.3% and 81.8% for tumour location, 82.4% and 87.2% for EPE, 83.3% and 92.3% for SV invasion and 71.4% and 94.7% for PLN involvement. INTERPRETATION: Surface coil MRI accurately stages many prostate cancer patients with elevated risk of extraprostatic disease. This mode of imaging may be reasonable at centres that do not have endorectal coil MRI.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».