Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Prostate cancer is a prevalent malignancy often presenting without early symptoms. Advanced imaging technologies have revolutionized its diagnosis and management. This review discusses the principles, benefits, and clinical applications of multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI), micro-ultrasound (microUS), and prostate-specific membrane antigen positron emission tomography-computed tomography (PSMA PET/CT) in localized prostate cancer. METHODS: We conducted a comprehensive literature review of recent studies and guidelines on mpMRI, microUS, and PSMA PET/CT in prostate cancer diagnosis, focusing on their applications in biopsy-naïve patients, those with previous negative biopsies, and patients under active surveillance. RESULTS: MpMRI has demonstrated high sensitivity and negative predictive value in detecting clinically significant prostate cancer (csPCa). MicroUS, a newer technology, has shown promising results in early studies, with sensitivity and specificity comparable to mpMRI. PSMA PET/CT has emerged as a highly sensitive and specific imaging modality, particularly valuable for staging and detecting metastatic disease. All three technologies have been incorporated into urologic practice for prostate cancer diagnosis and management, with each offering unique advantages in different clinical scenarios. CONCLUSIONS: Advanced imaging techniques, including mpMRI, microUS, and PSMA PET/CT, have significantly improved the accuracy of prostate cancer diagnosis, staging, and management. These technologies enable more precise targeting of suspicious lesions during biopsy and therapy planning. However, further research, especially randomized controlled trials, is needed to fully establish the optimal use and inclusion of these imaging modalities in various stages of prostate cancer care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».