A narrative review and update on management following negative prostate biopsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Prostate cancer has traditionally been diagnosed using systematic transrectal ultrasound-guided biopsy. However, given the inherent nature of sampling, a negative biopsy does not exclude clinically significant prostate cancer (csPCa), and continued controversy exists in the optimal management following initial biopsy. Numerous avenues for evaluation include multiparametric MRI (mpMRI), use of molecular biomarkers, repeat biopsy, and observation. RECENT FINDINGS: mpMRI has shown promise in guiding further biopsy management: for individuals with identified target lesions, increased accuracy and detection using combination targeted and systematic sampling has been repeatedly demonstrated in the literature as an effective strategy. For those with negative MRIs and/or negative biomarker (blood, urinary, tissue) studies, increasing evidence has suggested that these individuals may be able to avoid biopsy altogether, albeit at a small risk of missing csPCa. Observation should be based on an individual's risk of csPCa versus their competing health risks, and saturation biopsy reserved for rare cases with high clinical suspicion. SUMMARY: Management following an initial negative prostate biopsy requires careful discussion with the patient, their risk tolerance, and threshold for intervention. Although subject to availability, mpMRI and molecular biomarkers may better risk stratify patients, identify target lesions, and in certain cases, spare biopsy altogether.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».