Assessment of magnetic resonance imaging (MRI)-fusion prostate biopsy with concurrent standard systematic ultrasound-guided biopsy among men requiring repeat biopsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The role of magnetic resonance imaging (MRI)-fusion biopsy (FB) remains unclear in men with prior negative prostate biopsies. This study aimed to compare the diagnostic accuracy of FB with concurrent systematic biopsy (SB) in patients requiring repeat prostate biopsies. METHODS: Patients with previous negative prostate biopsies requiring repeat biopsies were included. Those without suspicious lesions (≥Prostate Imaging-Reporting and Data System [PI-RADS] 3) on MRI were excluded. All patients underwent FB followed by SB. The primary outcome was the sensitivity for clinically significant prostate cancer (Gleason score ≥7). The secondary objective was identification of potential predictive factors of biopsy performance. RESULTS: A total of 53 patients were included; 41 (77%) patients were found to have clinically significant prostate cancer. FB had a higher detection rate of significant cancer compared to SB (85% vs. 76%, respectively, p=0.20) and lower diagnosis of indolent (Gleason score 3+3=6) cancer (10% vs. 27%, respectively, p=0.05). FB alone missed six (15%) clinically significant cancers, compared to 10 (24%) with SB. SB performance was significantly impaired in patients with anterior lesions and high prostate volumes (p<0.05). There was high degree of pathological discordance between the two approaches, with concordance seen in only 34% of patients. CONCLUSIONS: In patients with prior negative biopsies and ongoing suspicion for prostate cancer, a combined approach of FB with SB is needed for optimal detection and risk classification of clinically significant disease. Anterior tumors and large prostates were significant predictors of poor SB performance and an MRI-fusion alone approach in these settings could be considered.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».