Detection of Clinically Significant Prostate Cancer Using Micro-Ultrasound vs Magnetic Resonance Imaging/Ultrasound Fusion Biopsy: A Propensity-Weighted Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We compare the detection rates of clinically significant prostate cancer (csPCa) between cognitively targeted micro-ultrasound-guided biopsy (MB) and MRI/ultrasound fusion-guided biopsy (PFB) in men with MRI-visible lesions. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed 1119 men who underwent MB (n = 767) or PFB (n = 352) between 2019 and 2022. Inverse probability of treatment weighting based on a logistic regression propensity score was applied to balance baseline characteristics between groups. Weighted logistic regression models were used to compare csPCa detection in the overall cohort and in subgroups of biopsy-naïve men and those with anterior lesions. A separate multivariable logistic regression was performed in the full cohort to identify independent predictors of csPCa. Concordance between biopsy and radical prostatectomy Gleason scores was also evaluated. RESULTS: = .01). CONCLUSIONS: While MB demonstrated higher csPCa detection in adjusted analyses, the benefit was not consistent across all settings. Further studies are warranted to determine whether this reflects a methodological advantage or context-dependent factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».