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Enregistrement W2345972868 · doi:10.1634/theoncologist.2015-0336

The PROFILE Feasibility Study: Targeted Screening of Men With a Family History of Prostate Cancer

2016· article· en· W2345972868 sur OpenAlexfundno aff
Elena Castro, Christos Mikropoulos, Elizabeth Bancroft, Tokhir Dadaev, Chee Goh, Natalie Taylor, Edward J. Saunders, Nigel Borley, Diana Keating, Elizabeth Page, Sibel Saya, Stephen Hazell, Naomi Livni, Nandita M. deSouza, David E. Neal, Freddie C. Hamdy, Pardeep Kumar, Antonis C. Antoniou, Zsofia Kote‐Jarai, Rosalind A. Eeles

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteOvarian Cancer Research FundNational Institutes of HealthCancer Research UKAmerican Society of Clinical OncologyNational Institute for Health and Care ExcellenceRoyal Marsden NHS Foundation TrustBreast Cancer Research FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineProstate cancerOncologyProstate cancer screeningFamily historyInternal medicineProstate-specific antigenLogistic regressionPopulationSingle-nucleotide polymorphismProstateGynecologyCancerGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A better assessment of individualized prostate cancer (PrCa) risk is needed to improve screening. The use of the prostate-specific antigen (PSA) level for screening in the general population has limitations and is not currently advocated. Approximately 100 common single nucleotide polymorphisms (SNPs) have been identified that are associated with the risk of developing PrCa. The PROFILE pilot study explored the feasibility of using SNP profiling in men with a family history (FH) of PrCa to investigate the probability of detecting PrCa at prostate biopsy (PB). The primary aim of this pilot study was to determine the safety and feasibility of PrCa screening using transrectal ultrasound-guided PB with or without diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) in men with a FH. A secondary aim was to evaluate the potential use of SNP profiling as a screening tool in this population. PATIENTS AND METHODS: A total of 100 men aged 40-69 years with a FH of PrCa underwent PB, regardless of their baseline PSA level. Polygenic risk scores (PRSs) were calculated for each participant using 71 common PrCa susceptibility alleles. We treated the disease outcome at PB as the outcome variable and evaluated its associations with the PRS, PSA level, and DW-MRI findings using univariate logistic regression. RESULTS: Of the 100 men, 25 were diagnosed with PrCa, of whom 12 (48%) had clinically significant disease. Four adverse events occurred and no deaths. The PSA level and age at study entry were associated with PrCa at PB (p = .00037 and p = .00004, respectively). CONCLUSION: The results of the present pilot study have demonstrated that PB is a feasible and safe method of PrCa screening in men with a FH, with a high proportion of PrCa identified requiring radical treatment. It is feasible to collect data on PrCa-risk SNPs to evaluate their combined effect as a potential screening tool. A larger prospective study powered to detect statistical associations is in progress. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Prostate biopsy is a feasible and safe approach to prostate cancer screening in men with a family history and detects a high proportion of prostate cancer that needs radical treatment. Calculating a polygenic risk score using prostate cancer risk single nucleotide polymorphisms could be a potential future screening tool for prostate cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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