Combining Prostate-Specific Antigen Parameters With Prostate Imaging Reporting and Data System Score Version 2.0 to Improve Its Diagnostic Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Any non-invasive test that can predict the absence of prostate cancer (PCa) or absence of clinically significant PCa (CSPCa) is necessary, as it can reduce the number of unnecessary biopsies in patients with gray zone prostate-specific antigen (PSA, 4 - 10 ng/mL). This study evaluated the diagnostic performance of free PSA% and PSA density (PSAD), and Prostate Imaging Reporting and Data System (PIRADS) score (version 2.0) alone and combined in predicting CSPCa in patients with PSA between 4 and 10 ng/mL. Methods: This prospective study included a total of 104 consecutive patients with lower urinary tract symptoms (LUTS) and serum PSA between 4 and 10 ng/mL, with or without abnormal digital rectal examination (DRE) findings or any hypoechoic lesion on ultrasound sonography of prostate and without prior transrectal ultrasound (TRUS) biopsy of prostate. PIRADS score was calculated using multi-parametric magnetic resonance imaging (mp-MRI) before TRUS biopsy of prostate. Relationships among PIRADS score, PSAD, free PSA% and presence of CSPCa in TRUS biopsy were statistically analyzed. Results: In patients with CSPCa, significantly higher median age (P = 0.001), PSA level (P < 0.001), PSAD (P < 0.001) and significantly lower prostate volume (P < 0.001) and free PSA% were observed as compared to patients with non-CSPCa. Significantly higher proportion of patients with CSPCa showed PIRADS positive test compared to those with non-CSPCa (86.4% vs. 53.3%, P < 0.001). Cut-off values for PSAD and free PSA% were 0.12 ng/mL 2 and 25%, respectively. Age, PSAD and free PSA% were significant predictors of PCa, while age and PSAD were significant predictors of CSPCa. Criteria 2, 3 and 4 demonstrated higher specificity and positive predictive value (PPV) in predicting CSPCa as compared to criterion 1. The overall accuracies of criterion 1, 2, 3 and 4 were 64.42%, 85.58%, 80.77% and 79.81%, respectively. The area under the curve (AUC) values of criterion 2, 3 and 4 were higher (0.827, 0.732 and 0.792) than criterion 1 (0.665). Conclusion: Using PIRADS score for predicting CSPCa as a screening test, criteria 2, 3 and 4 have much higher diagnostic performance and present accuracy of mp-MRI to predict CSPCa can be increased with addition of PSAD and free PSA%. World J Oncol. 2019;10(6):218-225 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1230
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».