MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3021818590 · doi:10.1136/bmjebm-2019-pod.85

73 Is magnetic resonance imaging in prostate cancer a possible avenue for reducing overdiagnosis?

2019· article· en· W3021818590 sur OpenAlex
Geneviève Asselin, Sylvain L’Espérance, Alice Nourissat, Marc Rhainds

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverdiagnosisProstate cancerConfidence intervalProstateMagnetic resonance imagingRadiologyBiopsyRandomized controlled trialCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Transrectal ultrasonography (TRUS)-guided biopsies is the conventional diagnosis pathway in prostate cancer (PCa). However, this practice results of a high proportion of men diagnosed with clinically insignificant tumor, and eventually overtreatment. Scientific data suggest that multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) improves detection of clinically significant prostate cancer (csPCa) over TRUS-guided biopsies. We aimed to determine the diagnostic performance of mpMRI for the detection of csPCa and to estimate the reduction of unnecessary prostate biopsy (PBx). <h3>Method</h3> Literature searches were conducted in several indexed databases and grey literature between January 2008 and January 2019 to retrieve studies on mpMRI in diagnostic of csPCa. Two reviewers independently performed selection, quality assessment and data extraction. Eligible studies: 1) PBx-naïve patient or patient with previous negative PBx, 2) mpMRI performed with T2 and at least two functional MRI techniques, 3) PI-RADS scale for image assessment, 4) PBx as reference test. Sensibility (Se), specificity (Sp), negative predictive value (NPV), positive predictive value (PPV) and negative likelihood ratio (LR-) were estimated based on a positivity threshold of PI-RADS ≥ 3. A meta-analyze were performed using bivariate hierarchical models to estimate mean value and 95% confidence interval (95%CI) of Se, Sp, NPV, PPV and LR-. Sub-group analyses included: csPCA prevalence quartiles, PBx status and number of core PBx. Proportion of patient with unnecessary PBx was estimated from the rate of negative mpMRI results (PI-RADS ≤ 2). <h3>Results</h3> Forty-two original studies (1 RCT, 26 prospective and 15 retrospective studies) were included. Median csPCa prevalence (range) was 31% (13–55%) in all studies, 40% (21–47%) for PBx-naïve groups and 29% (13–55%) for previous negative PBx groups. Median value (range) of Se and Sp were 94% (62–100%) and 45% (2–79%), respectively. Median rates (range) of NPV (range) and PPV (range) were respectively 92% (33–100%) and 45% (18–88%) in all studies. In PBx-naïve groups and previous negative PBx groups, NPV (range) were 89% (33–100%) and 93% (50–100%), respectively. Median value (range) of mpMRI false-negative and false-positive rates was 7% (0–38%) and 55% (3–98%) respectively. Median rate of mpMRI negative results (PI-RADS ≤ 2) in all studies was 31% (range: 1–83%). Bivariate analysis results (95%CI) showed that mean Se, Sp, NPV and LR- were 92% [90–94%], 44% [36–52%], 92% [90–94%] and 0.17 (0.14–0.22), respectively. Sub-group analysis suggest small variations in NPV value according to the PBx status and the number of PBx, but a significant inverse relationship with csPCA prevalence (<i>p</i> = 0.01). <h3>Conclusions</h3> The results indicates a very low probability to find csPCa when mpMRI result is negative (PI-RADS ≤ 2) in PBx-naïve groups and previous negative PBx groups. Assuming that patients with PI-RADS ≤ 2 do not undergo PBx, we estimate that nearly one-third of men under diagnosis testing for prostate cancer suspicion could avoid unnecessary TRUS-guided PBx and negative adverse conséquences.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,317 · 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