Prostatic zonal parameters and lower urinary tract symptoms as quantified via magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Benign prostatic hyperplasia (BPH) is a common diagnosis among aging males; however, the relationship between prostate volume and lower urinary tract symptom (LUTS) severity is imperfect. The goal of this study was to comprehensively investigate the relationship between various prostate zone-based parameters measured using magnetic resonance imaging (MRI) and LUTS. METHODS: Data were retrospectively collected for 144 patients who underwent MRI between 2015 and 2017 at a single institution. Prostate volumes were measured on sagittal and axial T2 weighted using the prostate ellipsoid formula. RESULTS: Only transition zone thickness (TZT) correlated with International Prostate Symptom Score (IPSS) (Pearson's=0.33, p=0.007). The intraprostatic protrusion (IPP) component (rho=0.261, p=0.036), transitional zone volume (TZV) (rho=0.264, p=0.034), and TZT (Pearson's correlation=0.422, p<0.001) all correlated with worsening quality of life (QoL) scores. In total, 97.9% of men had the presence of an IPP (>0 mm) and larger IPPs were found in older men with higher postvoid residual volumes. Larger peripheral zone volume (PZV) (odds ratio [OR ] 3.62, 95% confidence interval [CI] 1.07-12.30, p<0.05), TZV (OR 6.00, 95% CI 1.69-21.35, p<0.05), and TZT (OR 4.00, 95% CI 1.17-13.69, p<0.05) were predictive of developing severe LUTS ; however, IPP (p=0.122) was not. CONCLUSIONS: TZV, TZT, and IPP all demonstrated a role in the evaluation of LUTS, with predictive capabilities. IPP is very common but not always clinically significant. Clarifying more precise zonal parameters and their relationship with LUTS may ultimately help clinicians guide the need for surgical intervention more precisely.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».