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Enregistrement W2522970486 · doi:10.7759/cureus.795

Image-Guided High-Dose-Rate (HDR) Boost Localization Using MRI/MR Spectroscopy: A Correlation Study with Biopsy

2016· article· en· W2522970486 sur OpenAlexaff
Éric Vigneault, Khaly Mbodji, Louis G Racine, Éric Chevrette, marie claude lavallee, André‐Guy Martin, Philippe Després, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueCureus · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHotel Dieu HospitalCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyProstate cancerMagnetic resonance imagingEffective diffusion coefficientProstateRadiologyReceiver operating characteristicNuclear medicineProstate biopsyDiffusion MRITransrectal ultrasonographyGold standard (test)BrachytherapyCancerRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study is to compare the blind interpretations of magnetic resonance imaging (MRI) sequences, diffusion-weighted imaging (DWI), apparent diffusion coefficient (ADC), mapping, and magnetic resonance spectroscopy (MRS) of the prostate, in comparison to prostate biopsy to identify a valid dominant intraprostatic lesion (DIL) for dose escalation using high-dose rate brachytherapy. METHODS: MRI/MRS were performed on 20 patients with intermediate risk adenocarcinoma of the prostate. T1W, T2W, DWI-ADC, and MRS sequences were performed at 1.5 T with pelvic and endorectal coils. An experienced radiologist rated the presence of cancer in each sextant by using a dichotomic approach, first on MR standard acquisitions (T1W and T2W), then on DWI-ADC mapping, and later on MRS images. Areas under the receiver's operating characteristic curve were calculated using a sextant as the unit of analysis. The transrectal ultrasonography-guided biopsy results were used as the reference standard. A table summarizing the MRI/MRS findings was made and compared to the corresponding area in the prostate biopsy report. A perfect match was defined to be the presence of cancer in the same sextant of the MRI/MRS exam and the prostate biopsy. RESULTS: The interpretation of the MRI/MRS exams per sextant was compared to the diagnostic biopsy report. MRI readings were compared with the biopsy as a surrogate for the complete pathology specimen of the prostate. A sensitivity (Sn) of 98.6% (95% confidence interval, 92.2% - 99.9%) and specificity (Sp) of 60.8% (46.1% - 74.2%) were found. The positive and negative predictive values (PPV, NPV) were 77.3% (67.1% - 85.5%) and 96.9% (83.8% - 99.9%), respectively. When MRS readings were compared with biopsy, we found a Sn of 96.4% (87.7% - 99.6%) and Sp of 54.8% (38.7% - 70.2%). The PPV and NPV were 74% (62.4% - 83.6%) and 92% (74% - 99%), respectively. DWI-ADC mapping results were also compared with biopsy. We found a Sn and Sp of 93.7% (84.5% - 98.2%) and 82.1% (66.5% - 92.5%), respectively, and a PPV and NPV of 89.4% (79.4% - 95.6%) and 88.9% (73.9% - 96.9%), respectively. Finally, after combining MRI, MRS, and DWI-ADC mapping, compared with biopsy, we obtained a Sn, Sp, PPV, and NPV of 100% (94.8% - 100%), 49% (34.8% - 63.4%), 72.6% (62.5% - 81.3%), and 100% (86.3% - 100%), respectively. CONCLUSIONS: The combination of MRI/MRS is a sensitive tool for both the structural and metabolic evaluation of prostate cancer location. MRI/MRS exams are useful to delineate a DIL for high-dose-rate (HDR) intraprostatic boost.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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