Screening Asymptomatic Men for Prostate Cancer Using Prostate-Specific Antigen as An Early Detection Tool: A Review of Existing Literature
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer remains the most common non-skin cancer in men. Prostate-specific antigen (PSA) is recognized as a biomarker for the diagnosis, monitoring, and risk prediction of prostate cancer. However, its role in prostate cancer screening has been controversial. While some authorities have recommended its use for screening, others have stated otherwise. Some clarity is required about its precise role in clinical practice. There need to be more consistent recommendations surrounding using PSA screening in clinical practice. Serum PSA measurements show variable reliability when screening for Prostate cancer, given the dynamics of PSA physiology and the conflicting results from two large, randomized control trials that sought to determine its role in prostate cancer screening and early detection. Hence surrogate measures like PSA density, PSA velocity, free-to-complexed PSA ratio, and percentage Pro-PSA among others, have been used to improve the predictive utility of this assay for Prostate cancer diagnosis. However, the debate on screening still lingers. The current review aims to highlight the controversies and objectively outline the current recommendations. This literature review examined scholarly papers and recommendations about the use of PSA for prostate cancer screening with the aim to rationalize the pros and cons of such approaches. We concluded that although more recent guidelines from the USPSTF recommend that screening be based on individual preference and professional judgment by the healthcare provider, differences in the specific details on how to best employ a PSA screening program still exist and require further review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».