Prostate-Specific Antigen Screening and Overdiagnosis in Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prostate cancer is the most frequently diagnosed malignancy among men. Screening strategies aimed at reducing prostate cancer–related mortality have raised concerns about overdiagnosis—defined as the detection of cancers that would not cause symptoms or death during a patient’s lifetime—and subsequent overtreatment. This review systematically evaluates whether PSA-based screening primarily enables early detection or contributes to clinically relevant overdiagnosis. Methods: Following PRISMA guidelines, randomized controlled trials and cohort studies enrolling men aged ≥ 40 years without prior prostate cancer were included. Studies compared PSA-based screening with no screening or alternative strategies. PubMed, Web of Science, and Scopus were searched from 2015 onward. Risk of bias was assessed using RoB2 for randomized trials and the Newcastle–Ottawa Scale for cohort studies. Primary outcomes included prostate cancer diagnosis, overdiagnosis, prostate cancer–specific mortality, and overall mortality. Results: Thirteen studies enrolling men aged 45–74 years, with follow-up ranging from 2 to 22 years and sample sizes from 4,276 to 415,357, were included. Biopsy-related complications were infrequent (≤2%), and MRI-guided biopsy was associated with fewer infectious complications compared with standard transrectal biopsy. Overdiagnosis estimates varied widely across studies; however, the pooled estimate was not statistically significant (RR 1.56 [95% CI 0.65–3.79]). PSA screening did not reduce overall mortality (RR 0.99 [95% CI 0.88–1.11]). Prostate cancer–specific mortality was modestly reduced, with pooled results borderline significant (IRR 0.87 [95% CI 0.76–1.00]). Substantial heterogeneity and risk of bias across studies limited the certainty and generalizability of pooled estimates. Conclusion: PSA-based screening is associated with a modest reduction in prostate cancer–specific mortality without an improvement in overall survival. Lower overdiagnosis rates observed in more recent, risk-adapted screening strategies highlight the importance of shared decision-making and support the integration of modern diagnostic tools to minimize harms. Further well-designed, representative trials are needed to define optimal screening pathways across diverse populations
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».