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Enregistrement W4407750872 · doi:10.30683/1929-2279.2025.14.03

Assessing the Role of Bi- and Multi-Parametric MRI in Prostate Cancer-A Regional Study

2025· article· en· W4407750872 sur OpenAlexvenueno aff
Anas K. Awn, Nawras Khairi Fadhil, Youssef Shakuri Yasin

Notice bibliographique

RevueJournal of cancer research updates · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerCancerParametric statisticsMedicineOncologyInternal medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate MRI is a key diagnostic tool for prostate cancer (PCa), with current guidelines recommending multi-parametric MRI (mpMRI), which includes T2-weighted (T2W), diffusion-weighted (DWI), and dynamic contrast-enhanced (DCE) imaging. However, biparametric MRI (bpMRI), which omits DCE, is suggested to reduce scan time, cost, and potential contrast-related side effects. Limited research exists comparing bpMRI’s efficacy against mpMRI for detecting clinically significant prostate cancer (CsPCa) using the Prostate Imaging and Reporting Data System (PI-RADS v2.1).To compare the diagnostic performance of bpMRI and mpMRI for prostatic carcinoma and CsPCa detection. This study retrospectively evaluated 115 males over 40 years with elevated prostate-specific antigen (PSA) levels (≥15 ng/ml) who underwent mpMRI and had histopathological results. Two radiologists independently assessed suspected PCa lesions, assigning PI-RADS categories for bpMRI (report one) and mpMRI (report two). The reference standard was histopathological biopsy with Gleason scoring. Among 101 patients with suspected PCa, CsPCa was diagnosed in 45 cases using mpMRI, 39 with bpMRI, and 14 with DCE alone. The PI-RADS grading system showed strong agreement (kappa = 0.82) for bpMRI and near-perfect agreement (kappa = 0.912) for mpMRI. Sensitivity was slightly higher for mpMRI (98.4%) than bpMRI (96.7%) with (P < 0.001), while bpMRI demonstrated higher specificity (75.8% vs. 66.8%, P < 0.001) the detection rates of CsPCa for bpMRI and mpMRI were 51.50% and 53.40% respectively. The study concludes that bpMRI is non-inferior to mpMRI in CsPCa detection, making it a viable alternative while DCE remains valuable for PCa lesion detection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,410 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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