Micro-ultrasound for the detection of clinically significant prostate cancer in biopsy-naive men with negative MRI
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite a negative magnetic resonance imaging (MRI), some patients may still harbor clinically significant prostate cancer (csPCa, Gleason grade group ≥2). High-resolution micro-ultrasound (microUS) is a novel imaging technology that could visualize csPCa that is missed by MRI. METHODS: This retrospective review included 1011 consecutive patients biopsied between September 2021 and July 2023 in Alberta, Canada. Among them were 103 biopsy-naive patients with negative MRI (Prostate Imaging Reporting & Data System [PI-RADS] ≤2) undergoing microUS-informed prostate biopsy (n=56) scored using Prostate Risk Identification Using Micro-ultrasound (PRI-MUS) or standard transrectal ultrasound prostate biopsy (n=47). The primary outcome was detection rate of csPCa stratified by biopsy technique and PRI-MUS score. RESULTS: MicroUS biopsy identified csPCa in 14/56 (25%) compared to standard biopsy in 8/47 (17%) (p=0.33). Patients with lesions PRI-MUS ≥3 had csPCa detected at a higher rate compared to patients with PRI-MUS ≤2 (42% vs. 16%, p=0.03). The csPCa detection rate was significantly different comparing patients with prostate-specific antigen (PSA) density <0.15 and PRI-MUS ≤2 compared to patients with PSA density ≥0.15 and PRI-MUS ≥3 (14% vs. 60%, p=0.02). CONCLUSIONS: MicroUS may aid in the detection of csPCa for patients with negative MRI.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».