Review of Primary and Salvage Cryoablation for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundCryosurgery has gained popularity as a minimally invasive treatment option for primary and recurrent prostate cancer. Herein we present a review and summary reports on primary cryoablation for prostate cancer and salvage cryoablation following radiation failure. MethodsWe reviewed the current published literature in the English language on these topics, along with some historic articles dating back to the 1960s for background and development of the procedure. The material is supplemented by some commentary based on our own 13-year experience with cryoablation for prostate cancer. The review is divided into two sections: primary and salvage cryoablation. ResultsFor primary cryoablation, success rates are proportional to the risk categories of the primary cancers. A pretreatment prostate-specific antigen (PSA) ≤10 ng/mL and an undetectable PSA nadir following cryoablation are associated with a more favorable long-term outcome. Safety profile and quality of life are acceptable in carefully selected patients. Similarly, for salvage cryoablation following radiation failure, patient selection is of paramount importance. The most consistently identified predictive factors for poor cryoablation outcomes were pre-cryoablation PSA >10 ng/mL and post-cryoablation nadir PSA >1 ng/mL for salvage procedures. Side effects are more prevalent and serious than with primary cryoablation but for carefully selected patients, the long-term results are favorable. ConclusionsPatient selection is the key to success with cryoablation, in both the primary and salvage setting. The modality can offer long-term cancer control in carefully selected patient with properly executed techniques.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».