Management of men with previous negative prostate biopsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Up to 70% of prostate biopsies are negative in men with suspected prostate cancer. Because of inherent limitations in biopsy strategies, a significant proportion of cancers are missed on initial biopsy. Following negative biopsy, men frequently exhibit persistently elevated prostate-specific antigen - raising concerns for missed diagnosis. We highlight the recent updates in the management of negative prostate biopsy. RECENT FINDINGS: Advances in noninvasive diagnostics are available and assist clinicians in further substratifying risk of prostate cancer. Despite limited data, urinary prostate cancer antigen 3 and transmembrane protease serine 2 appear to have a promising predictive value for patients suspected of prostate cancer. The advent of multiparametricMRI allows the visualization of intermediate and high-grade prostate cancer, particularly in the troublesome anterior prostate. This modality may further provide the potential for magnetic resonance-guided targeted biopsies. Current data suggest that in the presence of suspicious radiological findings, magnetic resonance-guided biopsies have superior sensitivity profiles compared with traditional rebiopsy approaches. In the absence of multiparametricMRI or suspicious findings, traditional saturation biopsies are sufficient. SUMMARY: The management of negative biopsies is evolving rapidly with emerging diagnostics to stratify risk of prostate cancer in men with previous negative biopsies. An increasing body of information supports the use of magnetic resonance-guided biopsies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».