Del diagnóstico a la ablación: el papel de la terapia focal para el cáncer de próstata localizado
Bibliographic record
Abstract
Resumen Introducción La terapia focal (TF) ha emergido como una estrategia terapéutica intermedia entre la vigilancia activa (VA) y los tratamientos radicales en el manejo del cáncer de próstata (CP) localizado, dirigida a pacientes con enfermedad clínicamente significativa y lesión índice (LI) bien definida. Gracias al desarrollo de técnicas ablativas e imagen avanzada, permite tratar selectivamente la LI, preservando el tejido sano y reduciendo los efectos adversos. Objetivos Revisar la evidencia actual sobre la TF en el CP localizado, incluyendo modalidades tecnológicas, criterios de selección, herramientas diagnósticas, estrategias de seguimiento postratamiento y barreras para su implementación clínica en el contexto español. Material y métodos Se realizó una revisión narrativa estructurada mediante búsqueda en PubMed®, Scopus® y Web of Science®, incluyendo estudios publicados hasta abril de 2025. Se seleccionaron artículos originales, revisiones, guías clínicas y metaanálisis centrados en TF para CP localizado. Se priorizaron estudios prospectivos y comparativos que abordaran resultados oncológicos, funcionales y tecnologías asociadas como la biopsia por fusión, la resonancia magnética multiparamétrica (RMmp), la tomografía por emisión de positrones con antígeno prostático específico de membrana (PET-PSMA) y la inteligencia artificial (IA). Resultados La TF ofrece resultados oncológicos alentadores a corto y medio plazo, con preservación funcional destacada. Modalidades como el ultrasonido focalizado de alta intensidad (HIFU) y la crioterapia, son actualmente las más utilizadas y con mayor trayectoria clínica, junto con la electroporación irreversible (IRE), que destaca entre las técnicas emergentes con resultados prometedores. El seguimiento post-TF debe ser multifactorial e incluye la monitorización seriada del PSA, la realización de biopsias sistemáticas y dirigidas, y el uso de técnicas de imagen como la RMmp. Herramientas específicas como Prostate Imaging after Focal Ablation (PI-FAB) y Transatlantic Recommendations for MRI Evaluation after Focal Therapy (TARGET) permiten estandarizar la interpretación de la RMmp tras TF. En España, su adopción aún es limitada, lo que refuerza la necesidad de guías adaptadas y registros multicéntricos.
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 | 0.009 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".