Magnetic resonance imaging-guided ultrasound ablation for prostate cancer – A contemporary review of performance
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is one of the most common malignancies in men, but patient outcomes are varied depending on extent of disease. Radical, whole-gland therapies, such as prostatectomy or radiotherapy, are definitive treatments for PCa, but they are associated with significant morbidity, including erectile dysfunction and urinary incontinence. Focal therapies for PCa, whereby the part of gland harboring disease is selectively treated, spares the normal surrounding structures, and minimizes the morbidity associated with whole gland treatment. The use of magnetic resonance imaging (MRI) guidance provides advantages over ultrasound guidance, such as better localization and targeting of clinically significant PCa (csPCa), as well as MRI thermometry which optimizes tissue ablation temperatures. This review will discuss two MRI-guided high-intensity focused ultrasound (HIFU) techniques - transrectal MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) and TULSA (transurethral ultrasound ablation) ablation for localized PCa. Overall, recent major trials for MRgFUS and TULSA have shown promising oncological and functional results in the treatment of low- to intermediate-risk PCa. Recent Phase II MRgFUS trials have shown better oncologic outcomes than the published results for focal ultrasound guided HIFU and may justify the additional costs associated with MRI guidance. While initial studies on TULSA have focused on subtotal gland ablation, recent trials assessing oncological outcomes for focal treatment of angular sectors have shown promise.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».