MRI-Targeted Prostate Fusion Biopsy: What Are We Missing outside the Target? Implications for Treatment Planning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to evaluate the added diagnostic value of systematic biopsies (SBx) after magnetic resonance imaging (MRI)-targeted biopsies (TBx) and the presence of prostate cancer (PCa) outside MRI targets, in a prospective, contemporary, multicentric series of fusion biopsy patients. Methods: We collected data on 962 consecutive patients who underwent fusion biopsy between 2022 and 2024. Prostate cancer was considered clinically significant (csPCa) in the case of grade ≥ 2. Median test and Fisher exact chi-square tests were used. To identify predictors of out-field positivity, univariate and multivariable logistic regression analyses were performed. Results: Prostate cancer and csPCa were detected by TBx only in 56% and 50%, respectively, and by SBx only in 55% and 45%, respectively (p < 0.001). Prostate cancer and csPCa were diagnosed by TBx in 100 (10%) and 82 (8%) SBx-negative cases and by SBx in 86 (9%) and 54 (6%) TBx-negative cases (p < 0.001). Tumors outside MRI targets were found in 213 (33%) cases in the same lobe and 208 (32%) in the contralateral lobe, most of them being csPCa. Predictors of out-field contralateral PCa were positive DRE (HR 1.50, p 0.03), PSA density ≥ 0.15 (HR 2.20, p < 0.001), and PI-RADS score 5 (HR 2.04, p 0.01). Conclusions: Both TBx and SBx identify a non-negligible proportion of csPCa when the other modality is negative. SBx after TBx should always be considered given the risk of missing other csPCa foci within the prostate, especially in patients with positive DRE, PSA density ≥ 0.15, and PIRADS 5 lesions.
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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 | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».