The role of MRI in detecting clinically significant prostate cancer - the Manitoba experience
Notice bibliographique
Résumé
OBECTIVES: To examine magnetic resonance imaging-transrectal ultrasound (MRI-TRUS) fusion biopsies completed within Manitoba and evaluate their ability in detecting clinically significant prostate cancer. PATIENTS & METHODS: 200 cases from October 2021 and May 2022 that met the inclusion criteria were reviewed. Clinical and pathologic information was collected for each case. The cancer detection rate (CDR) and clinically significant CDR were calculated for systematic and targeted prostate biopsy cores for patients that underwent MRIs at Health Sciences Centre (HSC) or St. Boniface General Hospital (SBGH). Clinically significant prostate cancer was set as all cancers with a Gleason score ≥4+3/Grade Group ≥3 or Gleason score 3+4/Grade Group 2 with cribriform and/or intraductal carcinoma present. RESULTS: The overall CDR including both systematic and targeted biopsy cores was determined to be 75.0%, with an overall CDR for targeted biopsies of 70.5%. The targeted biopsy cores had an overall clinically significant CDR of 34.0%. Prostate cancer was detected in only the targeted biopsies in 38 of the 200 cases, with clinically significant prostate cancer detected in 12 of those cases compared to 9 cases that detected cancer in the systematic biopsies only, 3 of which were clinically significant. When stratified by MRI site, SBGH had a higher targeted biopsy CDR (76.1%) and clinically significant targeted biopsy CDR (35.1%) compared to HSC (59.1% and 31.8%). Nine of the 18 radical prostatectomies had no cancer detected in the systematic biopsies. CONCLUSIONS: This study has established that MRI-TRUS fusion biopsies are effective in detecting additional clinically significant prostate adenocarcinomas in Manitoba.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».