MRI suspicious lesions in patients under active surveillance
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Active surveillance (AS) requires regular monitoring to detect disease progression. Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) and targeted biopsies are commonly used to identify clinically significant prostate cancer (csPC) in AS patients, yet their diagnostic value remains unclear among this population. METHODS: We conducted a retrospective study of patients who underwent mpMRI followed by combined prostate biopsies between 2017 and 2022. Patients were categorized into AS and non-AS groups. We compared the diagnostic yield of mpMRI suspicious Prostate Imaging-Reporting & Data System (PI-RADS) 3-5 lesions using comparisons of PI-RADS score distribution and detection rates of csPC from targeted biopsies between the groups. Logistic regression was used to assess associations between AS category and outcomes. csPC detection rates of targeted and combined biopsies were assessed as well. RESULTS: The study consisted of 600 patients, 158 in the AS group and 442 in the non-AS group. PI-RADS scores distribution and the number of suspicious lesions were similar between AS and non-AS groups. csPC detection rates from targeted biopsies were not different between AS and non-AS patients (32% vs. 30%, p=0.68), and AS was also not associated with the rates of csPC for each PI-RADS score. The addition of systematic biopsies did not increase csPC detection in AS patients (36% vs. 32%, p=0.47). CONCLUSIONS: Our findings suggest that mpMRI suspicious PI-RADS 3-5 lesions are reliable for csPC diagnosis during AS, and that targeted biopsies alone may be sufficient for its detection; however, further prospective research is needed to validate these results and optimize biopsy strategies within AS protocols.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».