Prevalence of Biopsy-Proven Clinically Significant Prostate Cancer in Patients with PI-RADS 3 on MRI and Factors Associated with It
Notice bibliographique
Résumé
Background: To assess prevalence of prostate cancer and clinically significant prostate cancer in patients with PI-RADS 3 on bpMRI and factors associated with them. Methods: Patients suspicious for prostate cancer following serum Prostate Specific Antigen (PSA) screening, who had PI-RADS 3 on bpMRI, were included. All patients underwent systemic plus MRI targeted biopsy of prostate. Gleason score 3+3 was considered positive for prostate cancer but clinically non-significant one. Higher scores were pertained to as clinically significant prostate cancer. The relationship between patient age, PSA level, PSA density, number of core biopsies, and number of PI-RADS 3 lesions on bpMRI with presence of prostate cancer per se and presence of clinically significant prostate cancer in our patients is assessed. Results: 244 patients were enrolled. 101 patients had prostate cancer (41.4%). Out of these 101 patients, 34 (13.9% of total) had clinically significant prostate cancer. Among different factors, only PSA density was associated with both prostate cancer (OR=1.05, p=0.001) and clinically significant prostate cancer (OR=1.03, p=0.001). According to receiver operating characteristic curve analysis, best cut off value of PSA density which has highest association with clinically significant prostate cancer in PI-RADS 3 patients would be 0.36; with a sensitivity of 0.38 and specificity of 0.93. Conclusion: Considering PSA density with threshold of 0.36 for performing biopsy in patients with PI-RADS 3 on bpMRI might lower the rate of unnecessary biopsies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».