Prostate-Specific Membrane Antigen Ligand Positron Emission Tomography in Men with Nonmetastatic Castration-Resistant Prostate Cancer
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
Abstract Purpose: Systemic androgen-signaling inhibition added to ongoing androgen-deprivation therapy (ADT) improved clinical outcomes in patients with nonmetastatic castration-resistant prostate cancer without detectable metastases by conventional imaging (nmCRPC). Prostate-specific membrane antigen ligand positron emission tomography (PSMA-PET) detects prostate cancer with superior sensitivity to conventional imaging, but its performance in nmCRPC remains largely unknown. We characterized cancer burden in high-risk patients with nmCRPC using PSMA-PET. Experimental Design: We retrospectively included 200 patients with nmCRPC, prostate-specific antigen (PSA) >2 ng/mL, and high risk for metastatic disease [PSA doubling time (PSADT) of ≤10 months and/or Gleason score of ≥8] from six high-volume PET centers. We centrally reviewed PSMA-PET detection rate for pelvic disease and distant metastases (M1). We further evaluated SPARTAN patients stratified by risk factors for PSMA-PET-detected M1 disease. Results: PSMA-PET was positive in 196 of 200 patients. Overall, 44% had pelvic diseases, including 24% with local prostate bed recurrence, and 55% had M1 disease despite negative conventional imaging. Interobserver agreement was very high (κ: 0.81–0.91). PSA ≥ 5.5 ng/mL, locoregional nodal involvement determined by pathology (pN1), prior primary radiation, and prior salvage radiotherapy independently predicted M1 disease (all P < 0.05). Conclusions: PSMA-PET detected any disease in nearly all patients and M1 disease in 55% of patients previously diagnosed with nmCRPC, including subgroups with PSADT of ≤10 months and Gleason score of ≥8. The value of PSMA-PET imaging for treatment guidance should be tested in future studies.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle