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Enregistrement W2900465221 · doi:10.1002/jmri.26336

Characterization of clinical human prostate cancer lesions using 3.0‐T sodium MRI registered to Gleason‐graded whole‐mount histopathology

2018· article· en· W2900465221 sur OpenAlexafffund
Nolan Christopher Broeke, Justin Peterson, Joseph Lee, Peter R. Martin, Adam Farag, José A. Gómez, Madeleine Moussa, Mena Gaed, Joseph L. Chin, Stephen E. Pautler, Aaron D. Ward, Glenn Bauman, Robert Bartha, Timothy J. Scholl

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProstate cancerMedicineHistopathologyEffective diffusion coefficientSpearman's rank correlation coefficientProstateNuclear medicineMagnetic resonance imagingRank correlationCorrelationRadiologyBiopsyCancerPathologyMathematicsInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Overtreatment of prostate cancer (PCa) is a healthcare issue. Development of noninvasive imaging tools for improved characterization of prostate lesions might reduce overtreatment. Purpose To measure the distribution of tissue sodium concentration (TSC), proton T2‐weighted signal, and apparent diffusion coefficient (ADC) values in human PCa and to test the presence of a correlation between regional differences in imaging metrics and the Gleason grade of lesions determined from histopathology. Study Type Cross‐sectional. Subjects Ten men with biopsy‐proven PCa. Sequences/Field Strength Sodium, proton T2‐weighted, and diffusion‐weighted MRI data were acquired using Broad‐Band 3D‐Fast‐Gradient‐Recalled, 3D Cube (Isotropic 3D‐Fast‐Turbo‐Spin‐Echo acquisition) and 2D Spin‐Echo sequences, respectively, with a 3.0T MR scanner. Assessment All imaging data were coregistered to Gleason‐graded postprostatectomy histology, as the standard for prostate cancer lesion characterization. Regional TSC and T2 data were assessed using percent changes from healthy tissue of the same patient (denoted ΔTSC, ΔT2). Statistics Differences in ΔTSC, ADC, and ΔT2 as a function of Gleason score were analyzed for each imaging contrast using a one‐way analysis of variance or a nonparametric t‐test. Correlations between imaging data measures and Gleason score were assessed using a Spearman's ranked correlation. Results Evaluation of the correlation of ΔTSC, ADC, and ΔT2 datasets with Gleason scoring revealed that only the correlation between ΔTSC and Gleason score was statistically significant (rs = 0.791, p < 0.01), whereas the correlations of ADC and ΔT2 with Gleason score were not (rs = –0.306, p = 0.079 and r s = –0.069, p = 0.699, respectively). In addition, all individual patients showed monotonically increasing ΔTSC with Gleason score. Data Conclusion The results of this preliminary study suggest that changes in TSC, assessed by sodium MRI, has utility as a noninvasive imaging assay to accurately characterize PCa lesions. Sodium MRI may provide useful complementary information on mpMRI, which may assist the decision‐making of men choosing either active surveillance or treatment. Level of Evidence: 1 Technical Efficacy: Stage 2 J. Magn. Reson. Imaging 2019;49:1409–1419.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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