Prognostic Value of Response Evaluation Using PSMA PET/CT in Patients with Metastatic Prostate Cancer (RECIP 1.0): A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE AND OBJECTIVES: Recently, the Response Evaluation Using PSMA PET/CT in Patients with Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer (RECIP 1.0) was proposed to better evaluate treatment response in prostate cancer patients using PET/CT with prostate-specific membrane antigen (PSMA) than more traditional approaches like metabolic PET evaluation response criteria in solid tumor (PERCIST 1.0). This system showed promising results in single-center studies. We aim to evaluate the prognostic performance of RECIP 1.0 in assessing treatment outcomes in metastatic prostate cancer patients with a systematic review and meta-analysis. MATERIALS AND METHODS: Searches were conducted across PubMed/MEDLINE, EMBASE, and Web of Science databases through March 2024. Only studies involving patients with metastatic prostate cancer who underwent PSMA PET/CT to assess therapeutic response and who were evaluated using the RECIP 1.0 criteria were included. Pooled hazard ratios for mortality and concordance indices (c-index) of RECIP were assessed. A secondary analysis compared RECIP 1.0 to PSMA PET Progression Criteria (PPP) in head-to-head studies. RESULTS: From an initial 553 reports, eight met the eligibility criteria after full-text review (n=516 patients) and six underwent quantitative analysis. RECIP 1.0 significantly differentiated between disease progression and non-progression in terms of mortality risk (HR: 3.48; 95% CI: 2.64-4.59). A sub-analysis of three studies with 174 patients demonstrated a pooled c-index of 0.68 (95% CI: 0.65-0.71). Comparison involving 224 patients from three studies indicated a non-significant trend favoring RECIP 1.0 over PPP. CONCLUSION: RECIP 1.0 offers robust prognostic value for assessing metastatic prostate cancer treatment outcomes.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».