The Relationship between D’Amico and ISUP Risk Classifications and 68Ga-PSMA PET/CT SUVmax Values in Newly Diagnosed Prostate Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aimed to evaluate the relationship between pathological and clinical risk classifications in newly diagnosed prostate cancer patients, and 68Ga-PSMA PET/CT data and serum Prostate Specific Antigen (PSA) values. Method: A total of 203 patients who were diagnosed with prostate cancer between 2019 and 2023, who had not yet received treatment and who underwent 68Ga-PSMA PET/CT for staging purposes were included in this study. Results: There was a substantial correlation between D’Amico risk classification, Gleason score, ISUP classification, and the presence or absence of metastasis (p < 0.0001). The median SUVmax value of the prostate gland and the D’Amico risk classification were statistically significantly correlated. (p < 0.0001). There was a statistically significant correlation between the ISUP classification and the PSA value and prostate gland SUVmax value (p < 0.0001). There was a significant correlation between the median SUVmax values of the prostate gland at the time of diagnosis and the patients with and without metastases (p < 0.0001). According to the data obtained from ROC analysis, patients with prostate gland SUVmax values of 8.75 and above were found to have a high probability of metastasis with a sensitivity of 78.9% and a specificity of 59.05%. Conclusion: Our study showed that 68Ga-PSMA PET/CT is a highly effective method for staging newly diagnosed high-risk prostate cancer. The probability of metastasis was found to be dramatically increased in Gleason 8 and above. According to D’Amico risk classification, metastasis was detected in at least half of high-risk patients. Since the sensitivity of metastasis was 78.9% in patients with prostate gland SUVmax value above 8.75, we think that these patients should be carefully reported in terms of metastasis.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».