Optimum Imaging Strategies for Advanced Prostate Cancer: ASCO Guideline
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Provide evidence- and expert-based recommendations for optimal use of imaging in advanced prostate cancer. Due to increases in research and utilization of novel imaging for advanced prostate cancer, this guideline is intended to outline techniques available and provide recommendations on appropriate use of imaging for specified patient subgroups. METHODS: An Expert Panel was convened with members from ASCO and the Society of Abdominal Radiology, American College of Radiology, Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, American Urological Association, American Society for Radiation Oncology, and Society of Urologic Oncology to conduct a systematic review of the literature and develop an evidence-based guideline on the optimal use of imaging for advanced prostate cancer. Representative index cases of various prostate cancer disease states are presented, including suspected high-risk disease, newly diagnosed treatment-naïve metastatic disease, suspected recurrent disease after local treatment, and progressive disease while undergoing systemic treatment. A systematic review of the literature from 2013 to August 2018 identified fully published English-language systematic reviews with or without meta-analyses, reports of rigorously conducted phase III randomized controlled trials that compared ≥ 2 imaging modalities, and noncomparative studies that reported on the efficacy of a single imaging modality. RESULTS: A total of 35 studies met inclusion criteria and form the evidence base, including 17 systematic reviews with or without meta-analysis and 18 primary research articles. RECOMMENDATIONS: One or more of these imaging modalities should be used for patients with advanced prostate cancer: conventional imaging (defined as computed tomography [CT], bone scan, and/or prostate magnetic resonance imaging [MRI]) and/or next-generation imaging (NGI), positron emission tomography [PET], PET/CT, PET/MRI, or whole-body MRI) according to the clinical scenario.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».