A prospective study of cancer detection rates following early repeat imaging and biopsy of PI-RADS 4 and 5 regions of interest exhibiting no clinically significant prostate cancer on prior biopsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to determine cancer detection rates following early repeat multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) and biopsy of Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS), v2.1 4 and 5 regions of interest (ROI) exhibiting no clinically significant prostate cancer (csPCa) on prior biopsy and to identify predictors for these missed csPCa. METHODS: Between January 2019 and August 2020, 36 men with 38 PI-RADS 4 or 5 ROI with no evidence of csPCa (defined as Gleason grade group [GGG] >1) on prior MRI fusion target biopsy (MRFTB) + systematic biopsy (SB) were invited to participate in the present prospective study. All men underwent repeat mpMRI and persistent PI-RADS >2 ROI were advised to undergo repeat MRFTB + SB. Cancer detection rates of any and csPCa were determined. Relative risk was calculated to analyze association of baseline variables with the finding of csPCa on repeat biopsy. RESULTS: Of the 38 initial PI-RADS 4 and 5 ROI, on followup mpMRI, 14 were downgraded to PI-RADS 1/2 and, per protocol, did not undergo repeat biopsy and; eight (33%), 12 (50%), and four (17%) were PI-RADS 3, 4, and 5, respectively. Of these 24 persistently suspicious mpMRI ROI, 20 (83%) underwent repeat biopsy and six (30%), six (30%), and eight (40%) were benign, GGG 1, and GGG >1, respectively. Only prostate-specific antigen ≥10 ng/mL was a predictor for missed csPCa. CONCLUSIONS: Our prospective study supports a recommendation for early repeat mpMRI of all PI-RADS 4 or 5 ROI exhibiting no csPCa, with repeat MRFTB + SB of persistent PI-RADS >2 ROI.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».