Mesorectal nodal metastasis with seminal vesicle invasion in biochemically recurrent prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and predictors of mesorectal lymph node (MLN) metastases on prostate-specific membrane antigen (PSMA)-based positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) in patients with biochemically recurrent prostate cancer (PCa) following radical therapy. MATERIALS AND METHODS: F-DCFPyL-PSMA-PET/CT at the Princess Margaret Cancer Centre between December 2018 and February 2021. Lesions with PSMA scores ≥2 were considered positive for PCa involvement (PROMISE classification). Predictors of MLN metastasis were evaluated using univariable and multivariable logistic regression analyses. RESULTS: Our cohort consisted of 686 patients. The primary treatment method was radical prostatectomy and radiotherapy in 528 (77.0%) and 158 patients (23.0%), respectively. The median serum PSA level was 1.15 ng/mL. Overall, 384 patients (56.0%) had a positive scan. Seventy-eight patients (11.3%) had MLN metastasis, with 48/78 (61.5%) having MLN involvement as the only site of metastasis. On multivariable analysis, presence of pT3b disease (odds ratio 4.31, 95% confidence interval 1.44-14.2; P = 0.011) was significantly associated with increased odds of MLN metastasis, whereas surgical factors (radical prostatectomy vs radiotherapy; performance/extent of pelvic nodal dissection), surgical margin positivity, and Gleason Grade were not. CONCLUSIONS: F-DCFPyL-PET/CT. pT3b disease was associated with 4.31-fold significantly increased odds of MLN metastasis. These findings suggest alternate drainage routes for PCa cells, either via alternate lymphatic drainage from the seminal vesicles themselves or secondary to direct extension from posteriorly located tumours invading the seminal vesicles.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».