68Ga-PSMA-PET/CT Ηas a Role in Detecting Prostate Cancer Lesions in Patients with Recurrent Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Early detection of recurrent πrostate cancer (PCa) lesions is paramount to allow patients to avail of localised salvage therapy options. The most significant reason for failure of salvage therapy is undetected metastatic disease. This demonstrates the need for a more accurate monitoring tool. The prostate-specific membrane antigen (PSMA) is increasingly investigated as a novel tracer for gallium 68 PET/CT to detect PCa lesions in patients with recurrent disease. MATERIALS AND METHODS: Ga-PSMA-PET/CT in detecting PCa lesions. Studies were analysed with regards to image analysis, sensitivity, specificity and detection rates; compared to conventional methods and with the effects of contributing characteristics. RESULTS: Ga-PSMA-PET/CT was associated with sensitivity and specificity values of 33-93%, and >99% respectively. The tracer produced excellent contrast 1 h post injection. Probability of detection increases with increasing prostate-specific antigen (PSA), and at low PSA levels, is greater than that of current choline tracers. Early detection of lesions by the tracer allows alterations in follow up treatment. However, detectability may be affected by tracer trapping, androgen deprivation therapy and levels of PSMA expression. CONCLUSION: Ga-PSMA PET/CT shows promise as a tool for the detection of PCa lesions in patients with suspected recurrence. However further studies with more reports on sensitivity and specificity with longer follow-up times are needed.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».