Diagnostic accuracy of surface coil magnetic resonance imaging at 1.5 T for local staging of elevated risk prostate cancer
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Abstract
Introduction: Preoperative prostate cancer stage predicts prognosisand affects treatment decisions. The purpose of this study was toestimate the sensitivity and specificity of surface coil magneticresonance imaging (MRI) for prostate cancer stage using surgicalpathologic data as the reference standard.Methods: High-risk patients (≥cT3 or PSA ≥20 ng/mL or Gleason≥8) and selected intermediate-risk patients (clinically bulky diseaseon exam or biopsy, cT2b/c, or Gleason 7 with ≥3 of 5 biopsycores positive in a lobe) routinely received a pelvic MRI at ourinstitution. The images of identified patients were reviewed by oneradiologist who was blinded to clinical information. The radiologistreported presence or absence of tumour within each lobe of theprostate. Extraprostatic extension (EPE), seminal vesicle (SV) invasionand pelvic lymph node (PLN) metastasis were also reported.Radiological findings were compared with prostatectomy pathologyreports.Results: During the study period, about 320 radical prostatectomieswere performed. Of these, 32 had a preoperative surfacecoil pelvic MRI adequate for analysis. Pathologically, 53 of 64(82.8%) prostate lobes contained tumour, 17 (26.6%) lobes hadassociated EPE, 12 (18.8%) had SV involvement and 7 (10.9%) setsof PLNs contained cancer. Magnetic resonance imaging sensitivityand specificity were, respectively, 94.3% and 81.8% for tumourlocation, 82.4% and 87.2% for EPE, 83.3% and 92.3% for SVinvasion and 71.4% and 94.7% for PLN involvement.Interpretation: Surface coil MRI accurately stages many prostatecancer patients with elevated risk of extraprostatic disease. Thismode of imaging may be reasonable at centres that do not haveendorectal coil MRI.Introduction : Le stade du cancer de la prostate avant l’opérationpermet d’établir le pronostic et influe sur les décisions en ce quiconcerne le traitement. Notre étude avait pour objectif d’évaluer lasensibilité et la spécificité de l’imagerie par résonance magnétiqueavec bobine de surface dans l’établissement du stade du cancerde la prostate en utilisant les données pathologiques liées à lachirurgie comme données de référence.Méthodologie : Les patients à risque élevé (tumeur ≥cT3 ou tauxd’APS ≥20 ng/mL ou score de Gleason ≥ 8) et certains patients àrisque intermédiaire (maladie volumineuse sur le plan clinique lorsde l’examen ou à la biopsie, tumeur cT2b/c, ou score de Gleasonde 7 avec au moins 3 carottes biopsiques sur 5 prélevées dans lemême lobe qui soient positives) subissent un examen par IRM defaçon systématique à notre établissement. Les images des patientsinclus dans l’étude ont été examinées par un radiologiste à qui lesdonnées cliniques n’avaient pas été divulguées (examen à l’insu).Le radiologiste signalait la présence ou l’absence de tumeur danschaque lobe prostatique. On a aussi signalé des cas d’extensionextraprostatique, d’envahissement des vésicules séminales et demétastases touchant les ganglions lymphatiques pelviens. Lesobservations radiologiques ont été comparées aux résultats desrapports de pathologie suivant la prostatectomie.Résultats : Pendant l’étude, environ 320 prostatectomies radicalesont été réalisées. De ce nombre, 32 patients avaient subi une IRMpelvienne avec bobine de surface dont les données étaient analysables.À l’examen pathologique, 53 des 64 lobes prostatiques(82,8 %) présentaient du tissu tumoral, 17 lobes (26,6 %), uneextension extraprostatique associée, 12 (18,8 %), un envahissementdes vésicules séminales et 7 (10,9 %), des groupes de ganglionslymphatiques pelviens présentant des traces de cancer. La sensibilitéet la spécificité de l’IRM étaient respectivement, de 94,3 %et de 81,8 % pour l’emplacement de la tumeur, de 82,4 % et 87,2% pour les extensions extraprostatiques, de 83,3 % et 92,3 % pourles envahissements des vésicules séminales et de 71,4 % et 94,7 %pour l’atteinte des ganglions lymphatiques pelviens.Interprétation : L’IRM avec bobine de surface permet d’établir avecexactitude le stade du cancer de la prostate chez de nombreuxpatients présentant un risque accru de maladie extraprostatique.Cette technique d’imagerie pourrait représenter une méthode diagnostiqueraisonnable dans les centres qui ne disposent pas d’IRMavec bobine endorectale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".