False-negative Prostate Needle Biopsies: Frequency, Histopathologic Features, and Follow-up
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the frequency, histopathologic characteristics, and clinical consequences of false-negative prostate biopsies, that is, biopsies classified as benign but containing adenocarcinoma or atypical suspicious glands [atypical small acinar proliferations (ASAP)]. Objective of this study was to evaluate false-negative prostate biopsy in a prostate cancer screening setting. Prostate biopsy sets of 196 participants of a screening trial, which had been reported as "benign" at initial diagnosis, followed by a diagnosis of adenocarcinoma in a subsequent screening round were reviewed by 2 urologic pathologists. Adenocarcinoma was identified in 19 biopsy cores corresponding to 16 (8.2%) patients and ASAP in 24 cores, corresponding to 19 patients (9.7%). All missed prostate cancers were Gleason score 6 (3+3). After correction for patient selection, the overall false-negative biopsy rate was estimated to be 2.4%; 1.1% for prostate cancer; and 1.3% for ASAP. Clinicopathologic features at the time of initial biopsy and of subsequent prostate cancer diagnosis did not differ between patients with a false-negative or true benign biopsy. Relatively low number of atypical glands (<10 glands), intense intermingling with preexistent glands or lack of architectural disorganization were the most prominent risk factors for a false-negative diagnosis. Another potential pitfall was the presence of prostate cancer variants, as 1 adenocarcinoma was of foamy gland type and 3 of pseudohyperplastic type. Routine examination of at least 1 level of prostate biopsy sets at high magnification and awareness of histologic prostate cancer variants might reduce the risk of missing or misinterpreting a relevant lesion at prostate biopsy evaluation.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».