MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311531804 · doi:10.1016/j.euros.2022.11.015

Assessing the Role of High-resolution Microultrasound Among Naïve Patients with Negative Multiparametric Magnetic Resonance Imaging and a Persistently High Suspicion of Prostate Cancer

2022· article· en· W4311531804 sur OpenAlexaff
Pier Paolo Avolio, Giovanni Lughezzani, Vittorio Fasulo, Davide Maffei, Rafael Sánchez-Salas, Marco Paciotti, Cesare Saitta, Fabio De Carne, Alberto Saita, Rodolfo Hurle, Massimo Lazzeri, Giorgio Guazzoni, Nicolò Maria Buffi, Paolo Casale

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Open Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMagnetic resonance imagingMedicineCancerNuclear magnetic resonanceRadiologyInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) is an invaluable diagnostic tool in the decision-making for prostate biopsies (PBx). However, a non-negligible proportion of patients with negative MRI (nMRI) may still harbour prostate cancer (PCa). Objective: To assess whether microultrasound (micro-US) can help in substratifying the presence of PCa and clinically significant PCa (csPCa; ie, any Gleason score ≥7 PCa) in patients with nMRI despite a persistently high clinical suspicion of PCa. Design setting and participants: A total of 125 biopsy-naïve patients who underwent micro-US-guided PBx with the ExactVu system for a persistently high suspicion of PCa despite nMRI were prospectively enrolled. Intervention: The Prostate Risk Identification using micro-US (PRI-MUS) protocol was used to identify suspicious areas; PBx included targeted sampling of PRI-MUS ≥3 areas and systematic sampling. Outcome measurements and statistical analysis: The primary endpoint was the assessment of micro-US diagnostic accuracy in detecting csPCa. Secondary endpoints included determining the proportion of patients with nMRI who may avoid PBx after micro-US or transrectal US, presence of cribriform and intraductal patterns on biopsy core examination, predictors of csPCa in patients presenting with nMRI, and comparing micro-US-targeted and systematic PBx in identifying csPCa. Results and limitations: Considering csPCa detection rate, micro-US showed optimal sensitivity and negative predictive value (respectively, 97.1% and 96.4%), while specificity and positive predictive value were 29.7% and 34.0%, respectively. Twenty-eight (22.4%) patients with a negative micro-US examination could have avoided PBx with one (2.9%) missed csPCa. Cribriform and intraductal patterns were found in 14 (41.2%) and four (11.8%) of csPCa patients, respectively. In multivariable logistic regression models, positive micro-US, age, digital rectal examination, and prostate-specific antigen density ≥0.15 emerged as independent predictors of PCa. Targeted and systematic sampling identified 33 (97.1%) and 26 (76.5%) csPCa cases, respectively. The main limitation of the current study is represented by its retrospective single-centre nature on an operator-dependent technology. Conclusions: Micro-US represents a valuable tool to rule out the presence of csPCa among patients with a persistent clinical suspicion despite nMRI. Patient summary: According to our results, microultrasound (micro-US) may represent an effective tool for the diagnosis of clinically significant prostate cancer in patients with negative magnetic resonance imaging (nMRI), providing high sensitivity and negative predictive value. Further randomised studies are needed to confirm the potential role of micro-US in the diagnostic pathway of patients with a persistent suspicion of prostate cancer despite nMRI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Urology Open ScienceMême sujetProstate Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207