Histology results of systematic prostate biopsies by in-bore magnetic resonance imaging vs. transrectal ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to compare systematic biopsies (SBs) of in-bore magnetic resonance-guided prostate biopsy (MRGpB) with those performed under transrectal ultrasound (TRUS) guidance in the clinical setting. METHODS: Data on all 161 consecutive patients undergoing prostate biopsy at our institution between November 2017 and July 2019 were retrospectively collected. The patients were referred to biopsy due to elevated prostate-specific antigen (PSA) and/or abnormal digital rectal examination (DRE) and/or at least one Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) lesion score of ≥3 on multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI). We included patients with PSA levels ≤20 ng/ml and those with 8-12 core biopsies. Histology results of SBs performed by in-bore MRGpB were compared to TRUS SBs. Chi-squared, Fischer's exact, and multivariate Pearson regression tests were used for statistical analysis (SPSS, IBM Corporation). RESULTS: In total, 128 patients were eligible for analysis. Their median age was 68 years (interquartile range [IQR] 61.5-72), mean prostate size 55±29 cc, and mean PSA and PSA density levels 7.6±3.5 ng/ml and 0.18±0.13 ng/ml/cc, respectively. Thirty-five patients (27.3%) had suspicious DRE findings. Both biopsy groups were similar for these parameters. Thirty-eight (62.3%) MRGpB patients had a previous biopsy vs. five (7.1%) TRUS-SB patients (p<0.0001). The number of patients diagnosed with clinically significant and non-significant disease was similar for both groups. High-risk disease was more prevalent in the TRUS-SB group (22.4% vs. 4.9%, p<0.01). CONCLUSIONS: Our data suggest that in-bore MRGpB is no better than TRUS for guiding SBs for the detection of clinically significant prostate cancer.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».