Can 3T multiparametric magnetic resonance imaging accurately detect prostate cancer extracapsular extension?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate staging is essential to determine the correct management of patients diagnosed with prostate cancer. We assess the accuracy of 3T multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) with endorectal coil (3TemMRI) in detecting prostate cancer local extension. METHODS: We retrospectively reviewed charts from January 2008 to July 2012 from all patients undergoing radical prostatectomy. Patients were only included if 3TemMRI and radical prostatectomy were performed at our institution. Based on the presence of extracapsular extension (ECE) at 3TemMRI, prostate cancer was dichotomized into locally advanced or organ-confined disease. The accuracy of 3TemMRI local staging was then evaluated using definitive pathology as a reference. RESULTS: Overall, 177 radical prostatectomies were performed within the timeframe. After applying exclusion criteria, 60 patients were included in the final analysis. The mean patient age was 67 ± 7 (standard deviation) years. Mean prostate-specific antigen value was 12.7 ± 12.7 ng/L. Based on preoperative characteristics, we considered 38 of the 60 patients (63%) patients high risk. 3TemMRI identified an organ-confined tumour in 46 patients and locally advanced disease in 14 patients. When correlated to final pathology, 3TemMRI specificity, sensitivity, negative and positive predictive values, and accuracy in detecting locally advanced prostate cancer were 90%, 35%, 57%, 79% and 62%, respectively. INTERPRETATION: This study shows that the use of preoperative 3TemMRI can be used to identify organ-confined prostate cancer when locally advanced disease is suspected.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».