Serial prostate magnetic resonance imaging fails to predict pathological progression in patients on active surveillance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Limited data guide urological practice when employing prostate magnetic resonance imaging (MRI) in active surveillance (AS) protocols. To determine the ability of prostate MRI to predict pathological progression in AS patients, we correlated findings of serial MRI with results of surveillance biopsies. METHODS: Patients on AS with ≥2 prostate MRI and ≥2 prostate biopsies were included. Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) score upgrade, as assigned by experienced radiologists, was used to assess the ability of imaging to predict pathological biopsy progression. Imaging test statistics and the odds ratio of pathological progression according to MRI upgrade were calculated. RESULTS: Of 121 patients meeting criteria, 36 (30%) demonstrated MRI upgrade. Biopsy progression was noted in 55 patients (46%). Of these, 20 patients (37%) had biopsy progression predicted by MRI upgrade, while the remaining (n=35) had no lesion upgrade on prostate MRI. Conversely, among those with no biopsy progression (n=66), 16 patients (24%) had a false-positive upgrade on serial MRI. We report a sensitivity and specificity of MRI change for pathological progression of 36% and 76%, respectively. Although MRI change was associated with a positive predictive value of 56% for pathological progression, patients with a high-suspicion lesion (PI-RADS >3) at any time were more likely to experience disease progression, (odds ratio 3.3, 95% confidence interval 1.6-8.0, p<0.01). CONCLUSIONS: Given its modest sensitivity/specificity, serial prostate MRI should be used judiciously as a surveillance tool. However, when prostate MRI demonstrates a PI-RADS >3 lesion, a high index of suspicion should be maintained, as these patients are more likely to progress on AS.
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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».