Predictors of prostate bed recurrence on magnetic resonance imaging in patients with rising prostate-specific antigen after radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Radical prostatectomy (RP) is a standard treatment modality for localized prostate cancer. Biochemical failure after RP is usually evaluated with whole-body imaging to exclude distant metastatic disease, and pelvic magnetic resonance imaging (MRI) to detect local recurrence in the prostatectomy bed. The goal of this study is to correlate disease characteristics and demographic data in patients with rising prostate-specific antigen (PSA) after RP to determine association with MRI-detected cancer recurrence. METHODS: Sixty-four patients who underwent pelvic MRI for rising PSA after RP and had complete clinical and pathological data available were included. Using Chi-squared testing, we analyzed PSA levels, pathological disease characteristics (prostate cancer risk group, Gleason score, extracapsular extension, positive surgical margin, seminal vesicle involvement, perineural invasion, lymphovascular invasion, and PSA level before MRI), time from surgery to biochemical failure, and patient demographic characteristics as potential predictors of MRI-detected local recurrence. RESULTS: Definite MRI-detected local recurrence was observed in 17/64 patients (27%). Eleven (17%) patients had a suspicious lesion with the differential of scarring, retained seminal vesicle, or recurrent cancer. Thirty-six (56%) patients had no evidence of tumor in the prostate bed or pelvis on MRI. Patient race was associated with likelihood of detecting a prostate nodule on MRI (p=0.04), with African American patients having 82% lower odds of MRI-detected tumor recurrence compared with white patients (p=0.045). No other tumor or patient characteristic was significantly associated with MRI-detected recurrence. CONCLUSIONS: African American patients with biochemical failure after RP are less likely to have MRI-detectable recurrence in the prostate bed compared with white patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».