PI-RR: The Prostate Imaging for Recurrence Reporting System for MRI Assessment of Local Prostate Cancer Recurrence After Radiation Therapy or Radical Prostatectomy—A Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to review clinical application of the Prostate Imaging for Recurrence Reporting (PI-RR) system. This system, released in 2021, represents international consensus-based guidelines for the acquisition, interpretation, and reporting of multiparametric MRI performed to detect locally recurrent prostate cancer after radiation therapy or radical prostatectomy. The system reduces variability through use of a standardized and structured reporting approach whereby the overall level of suspicion of recurrence is classified on a 5-point scale. The overall suspicion score is derived from 5-point scales for assessing DWI and dynamic contrast-enhanced (DCE) imaging. Separate scales for both DWI and DCE imaging are provided for evaluation after radiation therapy and after radical prostatectomy. These scales account for the relation between detected abnormalities and the location of the primary tumor on pretreatment imaging. T2-weighted imaging is also assessed on a 5-point scale and is useful for anatomic imaging but does not influence the overall score. Initial retrospective studies have shown promising results with respect to the reproducibility and accuracy of PI-RR in detecting locally recurrent tumor.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».