MRI-targeted Transrectal Ultrasound Fusion prostate biopsies: a comparative study of cancer detection rates in Transperineal versus Transrectal approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Les biopsies de la prostate sont l'examen principal pour le diagnostic du cancer de la prostate. Le taux élevé de complications infectieuses avec l'approche transrectale et la sécurité relative de l'approche transpérinéale est maintenant bien établie. Cependant, la différence dans les taux de détection du cancer entre les deux approches nécessite plus d’investigation.Méthodes: Dans une seule institution à Montréal-Québec Canada, nous avons comparé deux cohortes rétrospectives de patients subissant des biopsies de fusion transpérinéales (TP) sous échographie transrectale (TRUS) guidée par IRM versus des biopsies transrectales (TR) entre Janvier 2020 et Juillet 2022. Tous les patients avaient subi une IRM multiparamétrique antérieurement et ont subi soit des biopsies ciblées soit des biopsies systématiques en plus des biopsies ciblées. Nous avons comparé les taux de détection du cancer des deux approches, ainsi que la détection différentielle des lésions antérieures, et la différence de détection pour la biopsie initiale, la biopsie de répétition et la surveillance active.Résultats : Un meilleur taux de détection du cancer est démontré dans le bras transpérinéal dans l'analyse par lésion, en particulier dans les lésions antérieures et les lésions PI-RADS 4. Les patients subissant une biopsie de répétition n'ont pas montré un avantage supplémentaire de la biopsie transpérinéale. Les taux de détection par score PI-RADS sont similaires à la littérature. La valeur ajoutée des biopsies systématiques est visible surtout dans les biopsies TR, rendant les taux de détection globaux dans les deux voies similaires lorsqu'on tient compte des biopsies ciblées et systématiques.Conclusion : Il semble que la biopsie TP soit plus efficace dans la détection du cancer, en particulier dans les lésions antérieures. Des données plus solides issues d'essais comparatifs randomisés sont attendues. Le passage à la voie TP est soutenu jusqu'à présent par son profil de sécurité
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».