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Enregistrement W4210732158 · doi:10.5489/cuaj.7509

The value of magnetic resonance imaging-ultrasound fusion targeted biopsies for clinical decision making among patients with previously negative transrectal ultrasound biopsy and persistent prostate-specific antigen elevation

2022· article· en· W4210732158 sur OpenAlexaffvenue
Charlie Gillis, Thomas M. Southall, R. H. Wilson, Michelle A. Anderson, Jennifer D. Young, Richard Hewitt, Matthew Andrews

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreUniversity of ManitobaMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyProstate cancerProstateMagnetic resonance imagingRadiologyUltrasoundProstate biopsyProstate-specific antigenUrologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Targeted biopsy approaches have been shown to increase the detection of clinically significant prostate cancer (csPCa) within index prostate lesions. We report our initial experience with magnetic resonance imaging-ultrasound fusion biopsies (MRI-TB) in a population of men who had a previously negative transrectal ultrasound (TRUS) biopsy, persistent prostate-specific antigen (PSA) elevation, and ongoing suspicion of PCa. Patients were followed prospectively to assess for changes in clinical management following targeted biopsy. METHODS: We prospectively followed the first 122 patients undergoing MRI-TB at our institution. All men had clinical suspicion of PCa, prior negative TRUS biopsies, and persistent PSA elevation. A total of 177 index lesions were identified on multiparametric MRI and reviewed using the Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) v2 scoring system. Lesions classified as PI-RADS ≥3 received targeted biopsy. Biopsy-naive patients and those on active surveillance were excluded. The primary outcome was detection rate of csPCa, defined as International Society of Urological Pathology (ISUP) Grade Group (GG) ≥2. Multivariate analysis was used to determine predictors of csPCa on fusion biopsy. RESULTS: Prior to fusion biopsy, patients had a mean of 17.9±8.6 negative core biopsies per patient and a median PSA of 9.5 (standard deviation [SD] 6.2) ng/nl. MRI-TB resulted in diagnosis of csPCa in 42/122 (34.4%) patients. Clinically significant PCa was found in eight (13.1%), 14 (21.9%), and 25 (48.1%) of PI-RADS 3, 4, and 5 lesions, respectively. The location of csPCa was within the peripheral zone (55.3%), transitional zone (40.4%), and central zone (8.5%). Clinical outcomes of patients with newly diagnosed csPCa show 4.8%, 57.1%, and 38.1% receiving active surveillance, radiation treatment, and radical prostatectomy, respectively. Predictors for csPCa were presence of PI-RADS 5 lesions, age, length of time from MRI to biopsy, and smaller prostate volumes. CONCLUSIONS: MRI-TB yields high detection rates for csPCa in men with elusive PSA elevation and frequently guides a change in clinical management. Clinical decision-making based on MRI findings and PI-RADS lesion scores are best informed by an understanding of institutional reporting patterns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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