Multiparametric Magnetic Resonance Imaging of Prostate Cancer Bone Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to correlate magnetic resonance imaging (MRI) of castration-resistant prostate cancer (CRPC) bone metastases with histological and molecular features of bone metastases. MATERIALS AND METHODS: Forty-three bone marrow biopsies from 33 metastatic CRPC (mCRPC) patients with multiparametric MRI and documented bone metastases were evaluated. A second cohort included 10 CRPC patients with no bone metastases. Associations of apparent diffusion coefficient (ADC), normalized b900 diffusion-weighted imaging (nDWI) signal, and signal-weighted fat fraction (swFF) with bone marrow biopsy histological parameters were evaluated using Mann-Whitney U test and Spearman correlations. Univariate and multivariate logistic regression models were analyzed. RESULTS: Median ADC and nDWI signal was significantly higher, and median swFF was significantly lower, in bone metastases than nonmetastatic bone (P < 0.001). In the metastatic cohort, 31 (72.1%) of 43 biopsies had detectable cancer cells. Median ADC and swFF were significantly lower and median nDWI signal was significantly higher in biopsies with tumor cells versus nondetectable tumor cells (898 × 10 mm/s vs 1617 × 10 mm/s; 11.5% vs 62%; 5.3 vs 2.3, respectively; P < 0.001). Tumor cellularity inversely correlated with ADC and swFF, and positively correlated with nDWI signal (P < 0.001). In serial biopsies, taken before and after treatment, changes in multiparametric MRI parameters paralleled histological changes. CONCLUSIONS: Multiparametric MRI provides valuable information about mCRPC bone metastases. These data further clinically qualify DWI as a response biomarker in mCRPC.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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