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Enregistrement W2982018822 · doi:10.1097/ju.0000000000000622

External Validation and Comparison of Prostate Cancer Risk Calculators Incorporating Multiparametric Magnetic Resonance Imaging for Prediction of Clinically Significant Prostate Cancer

2019· article· en· W2982018822 sur OpenAlexaff
Karim Saba, Marian S. Wettstein, Laura Lieger, Andreas M. Hötker, Olivio F. Donati, Holger Moch, Donna P. Ankerst, Cédric Poyet, Tullio Sulser, Daniel Eberli, Ashkan Mortezavi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniscientia FoundationSwiss Cancer Research Foundation
Mots-clésMedicineProstate cancerProstateMagnetic resonance imagingRectal examinationProstate biopsyCancerReceiver operating characteristicBiopsyRadiologyProstate-specific antigenUrologyNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: We sought to externally validate recently published prostate cancer risk calculators incorporating multiparametric magnetic resonance imaging to predict clinically significant prostate cancer. We also compared the performance of these calculators to that of multiparametric magnetic resonance imaging naïve prostate cancer risk calculators. MATERIALS AND METHODS: We identified men without a previous prostate cancer diagnosis who underwent transperineal template saturation prostate biopsy with fusion guided targeted biopsy between November 2014 and March 2018 at our academic tertiary referral center. Any Gleason pattern 4 or greater was defined as clinically significant prostate cancer. Predictors, which were patient age, prostate specific antigen, digital rectal examination, prostate volume, family history, previous prostate biopsy and the highest region of interest according to the PI-RADS™ (Prostate Imaging Reporting and Data System), were retrospectively collected. Four multiparametric magnetic resonance imaging prostate cancer risk calculators and 2 multiparametric magnetic resonance imaging naïve prostate cancer risk calculators were evaluated for discrimination, calibration and the clinical net benefit using ROC analysis, calibration plots and decision curve analysis. RESULTS: Of the 468 men 193 (41%) were diagnosed with clinically significant prostate cancer. Three multiparametric magnetic resonance imaging prostate cancer risk calculators showed similar discrimination with a ROC AUC significantly higher than that of the other prostate cancer risk calculators (AUC 0.83-0.85 vs 0.69-0.74). Calibration in the large showed 2% deviation from the true amount of clinically significant prostate cancer for 2 multiparametric magnetic resonance imaging risk calculators while the other calculators showed worse calibration at 11% to 27%. A clinical net benefit was observed only for 3 multiparametric magnetic resonance imaging risk calculators at biopsy thresholds of 15% or greater. None of the 6 investigated prostate cancer risk calculators demonstrated clinical usefulness against a biopsy all strategy at thresholds less than 15%. CONCLUSIONS: The performance of multiparametric magnetic resonance imaging prostate cancer risk calculators varies but they generally outperform multiparametric magnetic resonance imaging naïve prostate cancer risk calculators in regard to discrimination, calibration and clinical usefulness. External validation in other biopsy settings is highly encouraged.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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