The Role of Tumor Volume Ratio in Predicting Clinically Significant Prostate Cancer on Transperineal Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives:Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) has made dramatic inroads into the management of localized prostate cancer (PCa); however, not all suspicious lesions represent clinically significant (cs) PCa. We aimed to analyze the hypothetical effect of incorporating tumor volume ratio (TVR) into prostate biopsy (PBx) decision-making. Materials and Methods:Two hundred and fifty-two patients with suspicious lesions at mpMRI undergoing transperineal PBx under local anesthesia between 2019 and 2022 were retrospectively evaluated. TVR was calculated by dividing the tumor volume by the prostate volume. A regression model was used to assess predictors of csPCa. Descriptive statistics were applied to evaluate the effect of including TVR in PBx decision-making. Results:Overall, 119 patients (47%) were found to have csPCa. Age (p < 0.001), prior negative PBx (p = 0.011), and TVR (p < 0.001) were found to be independent predictors of csPCa. Applying the TVR cutoff of 0.23, a total of 117/252 (46%) PBx would have been avoided at the cost of missing csPCa in 26 (10%) men. Conclusions:Age, previous biopsy status, and TVR were found to be independent predictors of csPCa in men with suspicious lesions at mpMRI. Implementation of TVR into PBx decision-making improves the accuracy of mpMRI. Future studies are required to validate our findings and evaluate the role of TVR in avoiding unnecessary PBx.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».