Prostate specific antigen density with a cut-off point of 0.12 is the best predictor of cancer on prostate biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prostate cancer (PCa) is the second most frequent type of cancer in men; diagnosis is reached through prostate biopsy, an invasive procedure, so efforts are made to avoid unnecessary ones by improving them and optimizing current biomarkers. Among existing biomarkers, prostate -specific antigen (PSA) Density (PSAD), a PSA derivative, is considered a feasible biomarker for PCa Objective: This study aimed to evaluate different PSA derivatives as well as determine whether PSAD with a cut-off point of 0.12 was more accurate than the widely used value of 0.15 to recognize patients suffering from prostate cancer. Material and methods: Retrospective study of 391 patients aged 40 years or more, who underwent prostate biopsy at Fundacion Urologica Cordoba para la Docencia e Investigacion Medica (FUCDIM) , from November 2010 to July 2014. Sensitivity and specificity for the PSAD cut-off point of 0.12 were estimated. Diagnostic accuracy was evaluated through Receiver Operating Characteristic (ROC) curves and the Area Under the Curve. PSAD was compared to total PSA, free/total PSA index, and (free/total PSA)/PSAD. Results: Significantly higher mean values were found in terms of total PSA, PSAD, and F/T PSA in patients with confirmed diagnoses of PCa. PSAD with a cut-off point greater than 0.12 detected a significantly higher percentage of cancer, 80%, p=0.0001, compared to the control group. Furthermore, the strength of association determined that patients with PSAD greater than 0.12 were 3 times more likely to belong to the PCa group. Conclusion: Total PSA, PSAD, and F/T PSA in patients with cancer yielded significantly higher mean values. The best biomarker to predict prostate cancer by biopsy was PSAD, with a cut-off point of 0.12. These results indicate the need to develop further investigations in diverse geographic areas to define the best local cut-off points for PSAD. Our results demonstrate that the established cut-off point of 0.15 could be appropriate for European men but appears to be too high for American and low for Asian males.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 ».