Patient selection determines the prostate cancer yield of dynamic contrast‐enhanced magnetic resonance imaging‐guided transrectal biopsies in a closed 3‐Tesla scanner
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the cancer yield of transrectal prostate biopsies in a 3-T magnetic resonance imaging (MRI) scanner in patients with elevated prostate specific antigen (PSA) levels and recent negative transrectal ultrasonography (TRUS)-guided prostate biopsies. PATIENTS AND METHODS: Between July 2004 and November 2005, patients with at least one previous negative prostate biopsy within the previous 12 months had MRI-guided biopsy of the prostate in a 3-T MRI scanner. Patients with previous positive biopsies for cancer were excluded. Target selection was based on T2-weighted imaging and dynamic contrast-enhanced (DCE) imaging studies. RESULTS: Thirteen patients were eligible; their median (range) age was 61 (47-74) years and PSA value 4.90 (1.3-12.3) ng/mL. Most patients had one previous negative biopsy (range 1-4). Four patients had a family history of prostate cancer. There were 37 distinct targets based on T2-weighted imaging. Fifteen of 16 distinct DCE abnormalities were co-localized with a target based on T2-weighted imaging. Despite this correlation, only one of 13 patients had a directed biopsy positive for cancer. Including systematic biopsies, two of 13 patients had a biopsy positive for prostate cancer. One patient had prostate intraepithelial neoplasia and one had atypical glands in the specimen. CONCLUSION: The prostate-cancer yield of transrectal biopsies in a 3-T MRI scanner, among patients with recent negative TRUS-guided prostate biopsies, is similar to repeat systematic TRUS-guided biopsy. DCE correlates with T2-imaging but does not appear to improve prostate cancer yield in this population.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».