Micro-ultrasound transperineal prostate biopsy as an alternative to MRI-US fusion transrectal biopsy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: ExactVu micro-ultrasound generates high-resolution images and promises to improve prostate biopsy performance, while transperineal prostate biopsy (TPB) has gained popularity due to its sterile technique. The aim of this study was to compare TPB using ExactVu to transrectal biopsy (TRB). METHODS: A retrospective analysis of patients who underwent TPB (n=306) using ExactVu or TRB (n=392) from 2019-2023 was performed. Clinical parameters were compared between the groups using Chi-squared test. Putative predictors of cancer on biopsy and upgrading on radical prostatectomy were investigated using logistic regression. RESULTS: More transperineal than transrectal biopsy patients had a Prostate Imaging-Reporting and Data System (PI-RADS) 5 lesion (40% vs. 28%, p=0.001) and were biopsynaive (53% vs. 39%, p<0.001). In patients with no previous diagnosis of prostate cancer, the clinically significant prostate cancer detection rate was higher in the TPB group (53% vs. 42%, p=0.01). Transperineal patients required fewer cores to obtain equal cancer detection rates (11±5 vs. 15±4 cores, p<0.01). Upgrading from grade group 1 to grade group ≥2 on radical prostatectomy was more common with TRB (9.1% vs. 2.1%, p=0.04). Urinary retention rate did not differ by biopsy type and two transrectal but no transperineal patients developed urosepsis. CONCLUSIONS: TPB required fewer cores to obtain a similar clinically significant prostate cancer detection rate when compared to TRB. TPB had fewer complications and a low upgrade rate. This suggests that cognitive fusion TPB using ExactVu is an excellent alternative to software fusion TRB.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».