Comparison of 8, 10, 12, 16, 20 cores prostate biopsies in determination of prostate cancer and importance of prostate volume
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In this study, we evaluate the relationship between increasing core numbers and cancer detection rate. METHODS: We included 1120 patients with prostate-specific antigen levels ≤20 ng/mL and/or suspicious digital rectal examination findings in this study. All patients had a first-time prostate biopsy and 8, 10, 12, 16, and 20 core biopsies were taken and examined in different groups during the study. Multiple logistic regression analysis was made to reach the factor affecting the cancer detection rate between the patients with and without cancer. A p < 0.05 was considered statistically significant. RESULTS: Out of 1120 patients, 221 (19.7%) had prostate cancer. Again of the total 1120 patients, 8 core biopsies were taken from 229 (20.4%); 10 core biopsies from 473 (42.2%); 12 core biopsies from 100 (8.9%); 16 core biopsies from 140 (12.5%); and 20 core biopsies from 178 (15.9%) patients. The increase in the core number increased the cancer detection rate by 1.06 times (p = 0.008). CONCLUSIONS: As long as prostate volume increases, increasing the core number elevates the cancer detection rate. Thus, the rate of missed cancer will be reduced and the rates of unnecessary repetitive biopsy decreases.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».