Prostate specific antigen density with a cut-off point of 0.12 is the best predictor of cancer on prostate biopsies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle