F18-DCFPyL PSMA-PET/CT Versus MRI: Identifying the Prostate Cancer Region Most at Risk of Radiation Therapy Recurrence for Tumor Dose Escalation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Local recurrence of prostate cancer (PCa) after radiation therapy (RT) typically occurs at the site of dominant tumor burden, and recent evidence confirms that magnetic resonance imaging (MRI) guided tumor dose escalation improves outcomes. With the emergence of prostate-specific membrane antigen (PSMA) positron emission tomography (PET), we hypothesize that PSMA-PET and MRI may not equally depict the region most at risk of recurrence after RT. METHODS AND MATERIALS: Patients with intermediate- to high-risk PCa and MRI plus PSMA-PET performed before RT were identified. The sextant most at risk of recurrence was defined as the pathologically dominant region with peak biopsy percentage core length involvement and any sextant with ≥ 40% percentage core length involvement (pathologic gross tumor volume [pGTV], per prior work). Imaging methods were reviewed independently to compare GTVs with pGTVs most at risk of recurrence. A paired chi-square test was employed for analysis. RESULTS: Eighty-eight patients (n = 88) were identified. Overall, there were no differences in the sensitivity of MRI and PSMA-PET for identifying the pGTV most at risk of recurrence. However, PSMA-PET demonstrated a trend of improved sensitivity for high-risk PCa compared with MRI (n = 46, 96% vs 87%, P = .06), while MRI outperformed PSMA-PET for the intermediate-risk group (n = 42, 93% vs 81%, P = .03). PSMA-PET showed lower specificity, misidentifying GTV in uninvolved pathologic sextants for 12% of intermediate-risk patients, whereas MRI was faultless (12% vs 0%, P = .03). MRI and PSMA-PET each misidentified uninvolved sextants for 9% of patients in the high-risk group. CONCLUSIONS: MRI demonstrates superior sensitivity in identifying the region most at risk of RT recurrence for intermediate-risk PCa, whereas PSMA-PET may add value for some high-risk patients. Informed by sextant biopsy information and MRI, clinicians should consider integrating PSMA-PET for patients with high-risk diseases when delineating GTVs.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».