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Enregistrement W4402243852 · doi:10.3390/curroncol31090383

Role of Systematic Biopsy in the Era of Targeted Biopsy: A Review

2024· review· en· W4402243852 sur OpenAlexvenueno aff
Wojciech Malewski, Tomasz Milecki, Omar Tayara, Sławomir Poletajew, Piotr Kryst, Andrzej Tokarczyk, Łukasz Nyk

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (PCa) is a major public health issue, as the second most common cancer and the fifth leading cause of cancer-related deaths among men. Many PCa cases are indolent and pose minimal risk, making active surveillance a suitable management approach. However, clinically significant prostate carcinoma (csPCa) can lead to serious health issues, including progression, metastasis, and death. Differentiating between insignificant prostate cancer (inPCa) and csPCa is crucial for determining appropriate treatment. Diagnosis of PCa primarily involves trans-perineal and transrectal systematic biopsies. Systematic transrectal prostate biopsy, which typically collects 10-12 tissue samples, is a standard method, but it can miss csPCa and is associated with some complications. Recent advancements, such as magnetic resonance imaging (MRI)-targeted biopsies, have been suggested to improve risk stratification and reduce overtreatment of inPCa and undertreatment of csPCa, thereby enhancing patient quality of life and treatment outcomes. Guided biopsies are increasingly recommended for their ability to better detect high-risk cancers while reducing identification of low-risk cases. MRI-targeted biopsies, especially when used as an initial biopsy in biopsy-naïve patients and those under active surveillance, have become more common. Utilization of MRI-TB alone can decrease septic complications; however, the combining of targeted biopsies with perilesional sampling is recommended for optimal detection of csPCa. Future advancements in imaging and biopsy techniques, including AI-augmented lesion detection and robotic-assisted sampling, promise to further improve the accuracy and effectiveness of PCa detection.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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