Benefit of determining [-2]proPSA levels in the differential diagnosis of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cl:Clem studie je zjistit, zda stanoven [-2]proPSA a vpoet Prostate Health Indexu (PHI) zlep celkovou senzitivitu a specificitu v porovnn s tradin pouvanmi markery (PSA a freePSA) a navrhnout optimln cut-off pro PHI v diferenciln diagnostickm postupu asn detekce karcinomu prostaty (KP).Metodika:U 76 pacient s podezenm na KP a indikovanch k biopsii prostaty byla stanovena hladina celkovho PSA, freePSA, [-2]proPSA, vypotn pomr %freePSA a Prostate Health Index (PHI). Biomarkery se stanovovaly chemiluminiscenn metodou na pstroji Dxl 800 (Beckman Coulter, USA). Statistick vyhodnocen bylo provedeno za vyuit software SAS verze 9.2.Vsledky:Zjistili jsme statisticky vznamn lep hodnoty plochy pod ROC kivkou (AUC) jak pro samotn [-2]proPSA (0,77), tak pedevm pro PHI (0,88) v porovnn s tPSA (0,59) a %freePSA (0,61). dn z nemocnch v naem souboru s biopticky ovenm KP neml PHI ni ne 40.Zvr:Stanoven [-2]proPSA a z nj odvozen hodnota PHI vznamn pispv k zpesnn diferenciln diagnostickho procesu mezi BPH a karcinomem prostaty. Cut-off pro PHI > 40 se edou znou 30-40 je podle naich dosavadnch zkuenost optimln pro vyuit v rutinn praxi pro asnou detekci KP.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».