<sup>68</sup>Ga-Prostate-Specific Membrane Antigen Positron Emission Tomography-Computed Tomography-Based Primary Staging and Histological Correlation after Extended Pelvic Lymph Node Dissection in Intermediate-Risk Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate prostate-specific membrane antigen positron emission tomography-computed tomography (PSMA PET/CT)-based primary staging in exclusively D'Amico intermediate-risk prostate cancer (PCa) patients. PATIENTS AND METHODS: We relied on the Braunschweig institutional database and retrospectively identified D'Amico intermediate-risk PCa patients who were administered to 68Ga-PSMA PET/CT-based primary staging prior to consecutive radical prostatectomy and extended lymph node dissection. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) for the detection of lymph node metastases were analyzed per-patient (n = 39), per-pelvic side (n = 78), and per-anatomic-region (external iliac artery and vein left/right vs. obturator fossa left/right vs. internal iliac artery left/right) (n = 203), respectively. RESULTS: Sensitivity, specificity, PPV, and NPV per-patient were 20.0, 94.1, 33.3, and 88.9%, respectively. Sensitivity, specificity, PPV, and NPV per-pelvic-side were 16.7, 97.2, 33.3, and 93.3%, respectively. Sensitivity, specificity, PPV, and NPV per-anatomic-region were 16.7, 99.0, 33.3, and 97.5%, respectively. CONCLUSIONS: We recorded high rates of specificity and NPV for 68Ga-PSMA PET/CT-based primary staging in D'Amico intermediate-risk PCa patients. Conversely, the sensitivity and PPV were lower than anticipated. Larger and favorably prospective trials are needed to verify our results and to unravel possible bias from such smaller studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».