Role of serial multiparametric magnetic resonance imaging in prostate cancer active surveillance
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine whether addition of 3T multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) to an active surveillance protocol could detect aggressive or progressive prostate cancer. METHODS: Twenty-three patients with low risk disease were enrolled on this active surveillance study, all of which had Gleason score 6 or less disease. All patients had clinical assessments, including digital rectal examination and prostate specific antigen (PSA) testing, every 6 mo with annual 3T mpMRI scans with gadolinium contrast and minimum sextant prostate biopsies. The MRI images were anonymized of patient identifiers and clinical information and each scan underwent radiological review without the other results known. Descriptive statistics for demographics and follow-up as well as the sensitivity and specificity of mpMRI to identify prostate cancer and progressive disease were calculated. RESULTS: During follow-up (median 24.8 mo) 11 of 23 patients with low-risk prostate cancer had disease progression and were taken off study to receive definitive treatment. Disease progression was identified through upstaging of Gleason score on subsequent biopsies for all 11 patients with only 2 patients also having a PSA doubling time of less than 2 years. All 23 patients had biopsy confirmed prostate cancer but only 10 had a positive index of suspicion on mpMRI scans at baseline (43.5% sensitivity). Aggressive disease prediction from baseline mpMRI scans had satisfactory specificity (81.8%) but low sensitivity (58.3%). Twenty-two patients had serial mpMRI scans and evidence of disease progression was seen for 3 patients all of whom had upstaging of Gleason score on biopsy (30% specificity and 100% sensitivity). CONCLUSION: Addition of mpMRI imaging in active surveillance decision making may help in identifying aggressive disease amongst men with indolent prostate cancer earlier than traditional methods.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».