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Enregistrement W2793905111 · doi:10.1056/nejmoa1801993

MRI-Targeted or Standard Biopsy for Prostate-Cancer Diagnosis

2018· article· en· W2793905111 sur OpenAlexafffund
Veeru Kasivisvanathan, Antti Rannikko, Marcelo Borghi, Valeria Panebianco, Lance A. Mynderse, Markku H. Vaarala, Alberto Briganti, Lars Budäus, Giles Hellawell, Richard Hindley, Monique J. Roobol, Scott E. Eggener, Maneesh Ghei, Arnauld Villers, Franck Bladou, Geert Villeirs, Jaspal Virdi, Silvan Boxler, G. Robert, Paras B. Singh, Wulphert Venderink, Boris Hadaschik, A. Ruffion, Jim C. Hu, Daniel Margolis, Sébastien Crouzet, Laurence Klotz, Samir S. Taneja, Peter A. Pinto, Inderbir S. Gill, Clare Allen, Francesco Giganti, Alex Freeman, Stephen Morris, Shonit Punwani, Norman Williams, Chris Brew‐Graves, Jonathan J Deeks, Yemisi Takwoingi, Mark Emberton, Caroline M. Moore

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesWeill Cornell Medical CollegeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthUniversitair Ziekenhuis GentEuropean Association of UrologyUniversity of Southern CaliforniaNational Institute for Health and Care ResearchBirmingham Biomedical Research CentreUniversiteit GentNYU Langone Medical CenterYork University
Mots-clésBiopsyMedicineProstate cancerTransrectal ultrasonographyProstate biopsyRadiologyCancerProstateMagnetic resonance imagingConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multiparametric magnetic resonance imaging (MRI), with or without targeted biopsy, is an alternative to standard transrectal ultrasonography-guided biopsy for prostate-cancer detection in men with a raised prostate-specific antigen level who have not undergone biopsy. However, comparative evidence is limited. METHODS: In a multicenter, randomized, noninferiority trial, we assigned men with a clinical suspicion of prostate cancer who had not undergone biopsy previously to undergo MRI, with or without targeted biopsy, or standard transrectal ultrasonography-guided biopsy. Men in the MRI-targeted biopsy group underwent a targeted biopsy (without standard biopsy cores) if the MRI was suggestive of prostate cancer; men whose MRI results were not suggestive of prostate cancer were not offered biopsy. Standard biopsy was a 10-to-12-core, transrectal ultrasonography-guided biopsy. The primary outcome was the proportion of men who received a diagnosis of clinically significant cancer. Secondary outcomes included the proportion of men who received a diagnosis of clinically insignificant cancer. RESULTS: A total of 500 men underwent randomization. In the MRI-targeted biopsy group, 71 of 252 men (28%) had MRI results that were not suggestive of prostate cancer, so they did not undergo biopsy. Clinically significant cancer was detected in 95 men (38%) in the MRI-targeted biopsy group, as compared with 64 of 248 (26%) in the standard-biopsy group (adjusted difference, 12 percentage points; 95% confidence interval [CI], 4 to 20; P=0.005). MRI, with or without targeted biopsy, was noninferior to standard biopsy, and the 95% confidence interval indicated the superiority of this strategy over standard biopsy. Fewer men in the MRI-targeted biopsy group than in the standard-biopsy group received a diagnosis of clinically insignificant cancer (adjusted difference, -13 percentage points; 95% CI, -19 to -7; P<0.001). CONCLUSIONS: The use of risk assessment with MRI before biopsy and MRI-targeted biopsy was superior to standard transrectal ultrasonography-guided biopsy in men at clinical risk for prostate cancer who had not undergone biopsy previously. (Funded by the National Institute for Health Research and the European Association of Urology Research Foundation; PRECISION ClinicalTrials.gov number, NCT02380027 .).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3 016
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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