SIU-ICUD: Screening and Early Detection of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Randomised trials show that screening with prostate-specific antigen (PSA) and systematic prostate biopsies can reduce prostate cancer mortality but leads to high rates of overdiagnosis. Today, improved diagnostic methods more selectively detect potentially lethal, high-grade prostate cancer. Methods: This is a narrative review of modern diagnostic methods, ongoing trials, national policies and knowledge gaps related to screening and early detection of prostate cancer. Results: Screening intervals can be prolonged in men with PSA values below around 1 ng/mL as these men are at very low long-term risk of prostate cancer death. Overdiagnosis can be reduced by magnetic resonance imaging (MRI) and lesion-targeted prostate biopsies. Risk calculators and ancillary biomarkers can select men for further investigation and thereby reduce resource needs. These new methods are evaluated in large, randomised screening trials. The remaining knowledge gaps include optimal PSA cut-offs, screening intervals, start and stop ages, and the long-term balance between benefits and harm. Until recently, almost no national healthcare authority recommended population-based screening for prostate cancer. Now, the European Union Council recommends an evaluation of the feasibility of organised, risk-stratified screening. This has led to several pilot projects. In some other parts of the world, such as sub-Saharan Africa and the Caribbean, such initiatives are lacking despite high prostate cancer mortality rates. Conclusions: Risk-stratified prostate cancer screening including MRI and targeted biopsy reduces overdiagnosis. Results from ongoing research are needed to optimise screening protocols and to define long-term benefits and harms. Initiatives for early detection and screening are emerging across the world but are still lacking in many countries with high prostate cancer mortality.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».