Prevalence of MRI lesions in men responding to a GP-led invitation for a prostate health check: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In men with a raised prostate-specific antigen (PSA), MRI increases the detection of clinically significant cancer and reduces overdiagnosis, with fewer biopsies. MRI as a screening tool has not been assessed independently of PSA in a formal screening study. We report a systematic community-based assessment of the prevalence of prostate MRI lesions in an age-selected population. Methods and analysis: ) were recommended for standard National Health Service (NHS) prostate cancer assessment. Results: Eight GP practices sent invitations to 2096 men. 457 men (22%) responded and 303 completed both screening tests. Older white men were most likely to respond to the invitation, with black men having 20% of the acceptance rate of white men.One in six men (48/303 men, 16%) had a positive screening MRI, and an additional 1 in 20 men (16/303, 5%) had a raised PSA density alone. After NHS assessment, 29 men (9.6%) were diagnosed with clinically significant cancer and 3 men (1%) with clinically insignificant cancer.Two in three men with a positive MRI, and more than half of men with clinically significant disease had a PSA <3 ng/mL. Conclusions: Prostate MRI may have value in screening independently of PSA. These data will allow modelling of the use of MRI as a primary screening tool to inform larger prostate cancer screening studies. Trial registration number: NCT04063566.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».