Clinical assessment of urinary prostate cancer antigen 3 in Chinese population: a large-scale, prospective and multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the clinical utility of PCA3 in the diagnostic accuracy, the correlation between PCA3 and biopsy or pathological characteristics and the performance of PCA3 to reduce the unnecessary biopsies in Chinese population. METHODS: A prospective study including patients with indication of prostate biopsies from 4 centers was conducted. All patients underwent PCA3 urine tests and prostate biopsies. The PCA3 score was analyzed by PCA3 gene expression Detection Kit (Fluorescent RT-PCR) (York biotech, Cat.#YDM-B01, China). Base model (clinical information) and PCA3 model (PCA3 scores and clinical information) were constructed via multivariate logistic regression. Discrimination, calibration and decision curve analysis were evaluated. RESULTS: In 1117 patients, 587 men with positive biopsy results had higher median PCA3 scores than those with negative biopsy results (p < 0.001). PCA3 scores had a greater area under the curve (AUC) than tPSA, %fPSA and PSAD in all PSA levels or PSA gray zone (4-10 ng/ml). Men with biopsy Gleason score < 7 had lower median PCA3 scores than those with Gleason score ≥ 7 (p = 0.016). In radical prostatectomy specimens, PCA3 scores were significantly associated with high-grade PCa (p = 0.002) and EAU biochemical recurrence risk (p = 0.044), but not extracapsular extension (p = 0.072), seminal vesicle invasion (p = 0.482) and T stage (p = 0.457). Regression analysis showed that the AUC increased from 0.806 (base model) to 0.873 (PCA3 model). PCA3 model with cutoff 0.15 could reduce 35.3% prostate biopsies and delay 5.8% high-grade PCa. CONCLUSIONS: PCA3 had a better diagnosis accuracy than tPSA, %fPSA and PSAD. PCA3 was a significantly independent predictor for risk stratification, suggesting that PCA3 could provide incremental value to reduce unnecessary prostate biopsies.
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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) | 0,001 | 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 ».