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Enregistrement W2800632451 · doi:10.1016/j.juro.2018.05.017

Evaluation of an Aggressive Prostate Biopsy Strategy in Men Younger than 50 Years

2018· article· en· W2800632451 sur OpenAlexaff
Hanan Goldberg, Zachary Klaassen, Thenappan Chandrasekar, Christopher J.D. Wallis, Ants Toi, Rashid K. Sayyid, Bimal Bhindi, Michael Nesbitt, Andrew Evans, Theodorus van der Kwast, Joan Sweet, Nathan Perlis, Robert J. Hamilton, Girish S. Kulkarni, Antonio Finelli, Alexandre R. Zlotta, Neil Fleshner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate biopsyProstateBiopsyUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Longitudinal cohort studies and guidelines demonstrate that prostate specific antigen 1 ng/ml or greater in younger patients confers an increased risk of delayed prostate cancer death. At our institution we have used an aggressive biopsy strategy in younger patients with prostate specific antigen 1 ng/ml or greater. Our objective was to determine the proportion of detected cancer and specifically clinically significant cancer by this strategy. MATERIALS AND METHODS: The prostate biopsy database at Princess Margaret Cancer Centre was queried for patients younger than 50 years who underwent a first prostate biopsy between 2000 and 2016. We included only patients who underwent prostate biopsy due to prostate specific antigen 1 ng/ml or greater and those with a suspicious digital rectal examination, a positive family history or a suspicious lesion on transrectal ultrasound. All clinical and pathological parameters were analyzed. Patients were stratified according to specific prostate specific antigen values. Multivariable logistic regression was performed to ascertain predictors of any prostate cancer diagnosis and of clinically significant prostate cancer. RESULTS: Of the 199 patients who met study inclusion criteria 37 (19%) were diagnosed with prostate cancer and 8 (22%) had a Gleason score of 7 or greater. Of those diagnosed with prostate cancer 25 (68%) had prostate specific antigen 1.5 ng/ml or greater and all men with a Gleason score of 7 or greater had prostate specific antigen 1.5 ng/ml or greater. Notably 19 patients (51%) had prostate cancer exceeding the Epstein criteria for active surveillance. Factors predicting prostate cancer included a positive family history, rising prostate specific antigen and lower prostate volume. CONCLUSIONS: Our results justify adopting an aggressive prostate biopsy strategy in men younger than 50 years with prostate specific antigen 1.5 ng/ml or greater while patients with prostate specific antigen less than 1.5 ng/ml are unlikely to have significant cancer. Special attention should be given to patients with a smaller prostate and a positive family history.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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