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Enregistrement W4413529474 · doi:10.1177/08465371251365213

The Diagnostic Yield of MRI–Transrectal US Fusion Prostate Biopsy in Patients With Suspected Prostate Cancer

2025· article· en· W4413529474 sur OpenAlexaff
Ben Thompson, Kiyana Kamali, Mohamed Abdolell, Michael D. Rivers-Bowerman, Andreu F. Costa

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstateProstate cancerBiopsyUltrasoundMagnetic resonance imagingProstate biopsyRadiologyProstate-specific antigenUrologyNuclear medicineCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: This study aimed to determine the positive predictive value (PPV) of magnetic resonance imaging–transrectal ultrasound (MRI-TRUS) machine fusion prostate biopsies, and to identify factors associated with a positive biopsy. Methods: With ethics approval, we retrospectively evaluated all MRI-TRUS machine fusion prostate biopsies at our institution from September 2022 to April 2025. True positive clinically significant prostate cancers (csPCa) were defined as Gleason ≥7. PPVs were calculated overall and for PI-RADS 3, 4 and 5 categories. A generalized linear mixed model (GLMM) was created evaluating the following factors as fixed effects: PI-RADS category; prostate-specific antigen (PSA) density (<0.10, 0.10-0.15, ≥0.15 ng/mL 2 ); lesion size (<7, 7-15, ≥15 mm); lesion location (peripheral vs transition zone); ultrasound correlate (present/absent); prostate size (<60 vs ≥60 mL); interval from MRI to biopsy (<6 months or not); and biopsy operator (2 radiologists). Referring urologist (n = 19) and reporting radiologist (n = 8) were included as random effects. Results: 372 patients (mean age, 67 ± 7 years) with 529 lesions underwent biopsy. The overall PPV was 314/529 (59.4%). For PI-RADS 3 to 5, PPVs were 32/72 (44.4%), 123/243 (50.6%), and 159/214 (74.3%), respectively. In GLMM analysis, PI-RADS 5 versus 3 (OR 3.6, 95% CI, 1.7-7.4), PSA density ≥0.15 ng/mL 2 (OR 2.2, 95% CI, 1.2-3.8), and presence of an ultrasound correlate (OR 2.7, 95% CI, 1.7-4.2) were associated with true positive biopsies. Small lesion size <7 mm was associated with a false positive biopsy (OR 0.4, 95% CI, 0.2-0.8). Conclusion: The yield of fusion prostate biopsies at our institution is high. PI-RADS 5, PSA density ≥0.15 ng/mL 2 , and an ultrasound correlate at biopsy were associated with csPCa, whereas sub-7 mm lesions were negatively associated with csPCa.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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