Insulin-like growth factor-1 and insulin-like growth factor binding protein-3 for prostate cancer detection in patients undergoing prostate biopsy.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Laboratory and epidemiological studies suggest that high circulating insulin-like growth factor (IGF)-1 and low IGF binding protein-3 are associated with increased prostate cancer risk. However, the usefulness of serum IGF-1 or IGF binding protein-3 for predicting pathology results in men undergoing prostate biopsy is unclear. We examined the relationships of serum IGF-1, IGF binding protein-3 and the results of prostate biopsy. MATERIALS AND METHODS: A total of 652 consecutive patients with elevated serum prostate specific antigen (PSA) or abnormal digital rectal examination who were referred for transrectal ultrasound sextant prostate needle biopsy underwent blood sampling before biopsy. PSA, free PSA, IGF-1 and IGF binding protein-3 were measured. There were 244 men (37.4%) with cancer and 408 controls with benign conditions. RESULTS: Mean IGF-1 plus or minus SD in the cancer and control groups was 176.1 +/- 58.3 and 178.7 +/- 54.7 ng./ml., respectively (p = 0.57). Mean IGF binding protein-3 in the cancer and control groups was 2,724 +/- 647 and 2,673 +/- 589 ng./ml., respectively (p = 0.3). Adjustment for age and PSA showed significantly lower IGF-1 in cancer cases, while IGF binding protein-3 was not significant. ROC values were significantly higher for free-to-total PSA and PSA than for crude and age adjusted IGF-1 and IGF binding protein-3. CONCLUSIONS: Our data indicate that serum IGF-1 or IGF binding protein-3 does not predict the results of prostate biopsy in men with elevated PSA or abnormal digital rectal examination. This finding implies that while there is evidence that the IGF-1 level is a risk factor for prostate cancer, neither IGF-1 nor IGF binding protein-3 can be used as a tumor marker for this disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».