MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3212710412 · doi:10.1259/bjr.20210633

Multiparametric ultrasound and micro-ultrasound in prostate cancer: a comprehensive review

2021· review· en· W3212710412 sur OpenAlexaff
Adriano Basso Dias, Ciara O’Brien, Jean-Michel Corréas, Sangeet Ghai

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Radiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundProstate cancerRadiologyRectal examinationProstateProstate biopsyBiopsyContrast-enhanced ultrasoundMultiparametric MRICancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (PCa) is the most common non-cutaneous cancer diagnosed in males. Traditional tools for screening and diagnosis, such as prostate-specific antigen, digital rectal examination and conventional transrectal ultrasound (TRUS), present low accuracy for PCa detection. Multiparametric MRI has become a game changer in the PCa diagnosis pathway and MRI-targeted biopsies are currently recommended for males at risk of clinically significant PCa, even in biopsy-naïve patients. Recent advances in ultrasound have also emerged with the goal to provide a readily accessible and cost-effective tool for detection of PCa. These newer techniques include elastography and contrast-enhanced ultrasound, as well as improved B-mode and Doppler techniques. These modalities can be combined to define a novel ultrasound approach, multiparametric ultrasound. High frequency Micro-ultrasound has emerged as a promising imaging technology for PCa diagnosis. Initial results have shown high sensitivity of Micro-ultrasound in detecting PCa in addition to its potential in improving the accuracy of targeted biopsies, based on targeting under real-time visualization, rather than relying on cognitive/fusion software MRI-transrectal ultrasound-guided biopsy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of RadiologyMême sujetProstate Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207