How Much Tissue Sampling Is Required When Unsuspected Minimal Prostate Carcinoma Is Identified on Transurethral Resection?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context.—When minimal prostate cancer is detected in the initial transurethral resection of the prostate (TURP) sample, it is uncertain how extensively the remaining tissue should be sampled for accurate grading and staging. Objective.—To identify whether additional partial or complete sampling is required to accurately evaluate TURP samples with minimal cancer (stage T1a). Design.—We prospectively examined all TURP samples in our institution during 1 year. All specimens were sampled randomly in 6 cassettes. When minimal cancer was found, we performed additional partial sampling (1 block per 5 g of remaining tissue), followed by complete submission of all remaining tissue. All samples were evaluated separately to identify possible changes in Gleason score and tumor volume. We performed a cost analysis for the additional tissue sampling. Results.—Of 747 TURP samples evaluated on the initial 6 cassettes, 125 (16.7%) contained prostate cancer. Minimal cancer involving less than 5% of sampled tissue was found in the initial submission in 26 (3.5%) patients. Additional partial examination required 3.5 blocks per case (median; range, 1–23), while complete processing required an additional 5.5 blocks per case (median; range, 2–25). Initial Gleason scores and tumor volumes were not changed in any of the studied cases after evaluating the additional partial and complete samples. In our laboratory, we calculated a cost of $4336 per year for the additional sampling of TURPs with minimal cancer ($1681 for partial and $2655 for complete sampling). Conclusions.—When minimal cancer was found in the first 6 cassettes of transurethral resections, additional partial and complete sampling did not change the initial Gleason scores and tumor volumes.
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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».