A multi‐institutional randomized controlled trial comparing first‐generation transrectal high‐resolution micro‐ultrasound with conventional frequency transrectal ultrasound for prostate biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To study high‐frequency 29 MHz transrectal side‐fire micro‐ultrasound (micro‐US) for the detection of clinically significant prostate cancer (csPCa) on prostate biopsy, and validate an image interpretation protocol for micro‐US imaging of the prostate. Materials and methods A prospective randomized clinical trial was performed where 1676 men with indications for prostate biopsy and without known prostate cancer were randomized 1:1 to micro‐US vs conventional end‐fire ultrasound (conv‐US) transrectal‐guided prostate biopsy across five sites in North America. The trial was split into two phases, before and after training on a micro‐US image interpretation protocol that was developed during the trial using data from the pre‐training micro‐US arm. Investigators received a standardized training program mid‐trial, and the post‐training micro‐US data were used to examine the training effect. Results Detection of csPCa (the primary outcome) was no better with the first‐generation micro‐US system than with conv‐US in the overall population (34.6% vs 36.6%, respectively, P = .21). Data from the first portion of the trial were, however, used to develop an image interpretation protocol termed PRI‐MUS in order to address the lack of understanding of the appearance of cancer under micro‐US. Micro‐US sensitivity in the post‐training group improved to 60.8% from 24.6% ( P < .01), while specificity decreased (from 84.2% to 63.2%). Detection of csPCa in the micro‐US arm increased by 7% after training (32% to 39%, P < .03), but training instituted mid‐trial did not affect the overall results of the comparison between arms. Conclusion Micro‐US provided no clear benefit over conv‐US for the detection of csPCa at biopsy. However, it became evident during the trial that training and increasing experience with this novel technology improved the performance of this first‐generation system.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».