Preoperative parameters to predict incidental (T1a and T1b) prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTON: Prostate cancer has been found incidentally in transurethral resection of the prostate (TURP) specimens without prior diagnosis in 5% to 13% of the patients. We evaluated whether incidental prostate cancer (stages T1a and T1b) could be predicted preoperatively. METHODS: TURP was performed in 307 patients between 2006 and 2011. Patient age, prostate-specific antigen (PSA) level, total prostate volume, transitional zone volume, PSA density, history of needle biopsy, and pathological diagnosis on TURP specimen were assessed. We analyzed the association between these parameters and prostate cancer detection. RESULTS: Incidental prostate cancer was found in 31 patients (10.1%), and 13 cases (4.2%) had cancer with T1b and/or Gleason ≥7. Multivariate analysis demonstrated that age ≥75 years (odds ratio [OR] 2.58, p = 0.022), prostate volume ≤50 cc (OR 4.11, p < 0.001), and the absence of preoperative needle biopsy despite PSA ≥4 ng/mL (OR 2.65, p = 0.046) were independent risk factors. In patients who had 2 or 3 of these risk factors, incidental prostate cancer and cancer with T1b and/or Gleason ≥7 were observed in 25% to 50% and 16% to 25% cases, respectively. CONCLUSIONS: Older patient age, small prostate volume, and the absence of previous needle biopsy (despite a high PSA level) might be independent risk factors for detecting incidental prostate cancer, although external validation is warranted to confirm our results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».