Clinical utility of a serum biomarker panel in distinguishing prostate cancer from benign prostate hyperplasia
Notice bibliographique
Résumé
Prostate-specific antigen (PSA) screening for prostate cancer (PCa) is limited by the lack of specificity but is further complicated in the benign prostatic hyperplasia (BPH) population which also exhibit elevated PSA, representing a clear unmet need to distinguish BPH from PCa. Herein, we evaluated the utility of FLNA IP-MRM, age, and prostate volume to stratify men with BPH from those with PCa. Diagnostic performance of the biomarker panel was better than PSA alone in discriminating patients with negative biopsy from those with PCa, as well as those who have had multiple prior biopsies (AUC 0.75 and 0.87 compared to AUC of PSA alone 0.55 and 0.57 for patients who have had single compared to multiple negative biopsies, respectively). Of interest, in patients with PCa, the panel demonstrated improved performance than PSA alone in those with Gleason scores of 5-7 (AUC 0.76 vs. 0.56) and Gleason scores of 8-10 (AUC 0.74 vs. 0.47). With Gleason scores (8-10), the negative predictive value of the panel is 0.97, indicating potential to limit false negatives in aggressive cancers. Together, these data demonstrate the ability of the biomarker panel to perform better than PSA alone in men with BPH, thus preventing unnecessary biopsies.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».