Elastography Targeted Prostate Biopsy in Patients under Active Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine elastography-based prostate biopsy in prostate cancer (PCa) patients under active surveillance. PATIENTS AND METHODS: We relied on PCa patients who opted for active surveillance and underwent elastography targeted and systematic follow-up biopsy at the Braunschweig Prostate Cancer Center between October 2009 and February 2015. Each prostate sextant was considered as an individual case. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy (ACC) for elastography to predict follow-up biopsy results were analyzed, respectively, and 95 % confidence intervals (CIs) were carried out by using 2000 bootstrapping sample analyses. RESULTS: Overall, 50 men and 300 sextants were identified. Overall, 27 (54%) men and 66 (22%) sextants harbored PCa at follow-up biopsy. Sensitivity, specificity, PPV, NPV, and ACC for elastography to predict follow-up biopsy results were: 19.7 (95% CI: 11.9-27.3), 86.8 (95% CI: 82.7-90.3), 29.6 (95% CI: 14.6-46.0), 79.3 (95% CI: 71.6-86.5), and 72.0% (95% CI: 65.7-78.3), respectively. CONCLUSIONS: We recorded limited reliability of elastography-based prediction of follow-up biopsy results in active surveillance patients. Based on our analyses, we can neither recommend to rely exclusively on elastography-based targeted biopsies nor to delay or to omit follow-up biopsies based on elastography results during active surveillance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».