Detection of clinically significant prostate cancer by micro-ultrasound-informed systematic biopsy during MRI/micro-ultrasound fusion biopsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High-resolution micro-ultrasound (microUS) is a novel imaging technique that may visualize clinically significant prostate cancer (csPCa), including those missed by magnetic resonance imaging (MRI ), in real time during prostate biopsy. METHODS: From September 2021 to January 2022, 75 consecutive biopsy-naive men were entered into an observational cohort. All men underwent an MRI /microUS fusion prostate biopsy, completed by a single surgeon using the ExactVU device. At time of biopsy, each biopsy core was given a Prostate Risk Identification using MicroUS (PRI-MUS) score. Anonymized data were entered into a RED Cap database. Cancer detection stratified by Prostate Imaging-Reporting & Data System (PI-RADS ) and PRI-MUS score, and imaging modality was captured. Our primary outcome was the detection rate of csPCa in microUS-informed systematic biopsy cores, taken outside MRI-visible lesions, during MRI /microUS fusion prostate biopsy. RESULTS: A median of three MRI-targeted and 12 microUS-informed systematic cores were taken per patient. MRI /microUS biopsy detected PCa in 84%, with csPCa detected in 52%. Of the 900 microUS-informed systematic cores, 105 cores were PRI-MUS ≥3 and 795 cores were PRI-MUS ≤2. csPCa was detected in 35% of the PRI-MUS ≥3 cores compared to 10% of the PRI-MUS ≤2 cores (p<0.0001). Detection of csPCa varied by core type: 8% of patients were diagnosed by MRI-targeted cores only, 38% were diagnosed by microUS-informed systematic cores only, and 54% were diagnosed by both. CONCLUSIONS: MicroUS-informed systematic biopsy may be a useful adjunct to MRI, with PRI-MUS ≥3 systematic cores having a 3.5-fold increased risk of csPCa compared to PRI-MUS ≤2 cores.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».