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Vol. 47. Issue 3.
Pages 127-139 (April 2023)
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Vol. 47. Issue 3.
Pages 127-139 (April 2023)
ARTÍCULO DE REVISIÓN
Revisión sistemática de los métodos para incrementar la eficacia de la resonancia magnética en el diagnóstico precoz de cáncer de próstata clínicamente significativo
Systematic review of methods used to improve the efficacy of magnetic resonance in early detection of clinically significant prostate cancer
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F. Díaz-Fernándeza,
Corresponding author
fdiaz@vhebron.net

Autor para correspondencia.
, A. Celmaa, A. Salazara, O. Morenoa, C. Lópeza, M. Cuadrasa, L. Regisa, J. Planasa, J. Morotea,b, E. Trillaa,b
a Departamento de Urología y Trasplante Renal, Hospital Universitari Vall d’Hebron, Barcelona, España
b Universistat Autònoma de Barcelona, Barcelona, España
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Resumen
Contexto y objetivo

El cáncer de próstata (CP) es la neoplasia maligna con mayor incidencia a nivel mundial después del cáncer de pulmón. El objetivo de este estudio es revisar la literatura para conocer qué métodos permiten mejorar la eficacia de la estrategia actual de diagnóstico precoz del CP clínicamente significativo (csCP), basada en la realización de la resonancia magnética (RM) y biopsias dirigidas cuando se detectan lesiones sospechosas, además de la biopsia sistemática.

Adquisición de la evidencia

Se realizó una revisión sistemática de la literatura en PubMed, Web of Science y Cochrane según los criterios Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses (PRISMA), utilizando los términos de búsqueda: RM multiparamétrica, RM biparamétrica, densidad de antígeno prostático específico (PSA), prostate cancer antigen 3 (PCA3), Prostate Health Index (PHI), 4 K score, cáncer de próstata, diagnóstico precoz. Se identificaron 297 referencias y, a través de los criterios de selección Participants, Interventions, Comparisons and Outcomes (PICO), se seleccionaron 21 publicaciones para sintetizar la evidencia.

Síntesis de la evidencia

Con la consolidación de la RM como prueba de elección el diagnóstico del CP, la densidad de PSA (DPSA) es una herramienta de gran importancia incluyéndose en nomogramas predictores, sin coste añadido. La PSAD y los biomarcadores, en asociación con la RM, ofrecen un poder diagnóstico elevado con un área bajo la curva (ABC) por encima del 0,7. Únicamente, el modelo SHTLM3 integra biomarcadores en la elaboración de un nomograma. Los modelos predictores ofrecen una eficacia constante en las diferentes series, con un ABC superior a 0,8 en asociación con la RM.

Conclusiones

La eficacia de la RM, para diagnosticar el csCP, se puede mejorar con diferentes parámetros con el objetivo de generar modelos predictivos que apoyen la toma de decisiones.

Palabras clave:
Resonancia magnética
Biomarcadores
Cáncer de próstata
Diagnóstico precoz
Abstract
Background and Objective

Prostate cancer (PC) is the malignant neoplasm with the highest incidence after lung cancer worldwide. The objective of this study is to review the literature on the methods that improve the efficacy of the current strategy for the early diagnosis of clinically significant PC (csPC), based on the performance of magnetic resonance imaging (RM) and targeted biopsies when suspicious lesions are detected, in addition to systematic biopsy.

Evidence acquisition

A systematic literature review was performed in PubMed, Web of Science and Cochrane according to the PRISMA criteria (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), using the search terms: multiparametric magnetic resonance imaging, biparametric magnetic resonance imaging, biomarkers in prostate cancer, prostate cancer y early diagnosis. A total of 297 references were identified and, using the PICO selection criteria, 21 publications were finally selected to synthesize the evidence.

Evidence synthesis

With the consolidation of MRI as the test of choice for the diagnosis of prostate cancer, the role of PSA density (PSAD) becomes relevant as a predictive tool included in prediction nomograms, without added cost. PSAD and diagnostic markers, combined with MRI, offer a high diagnostic power with an area under curve (AUC) above 0,7. Only the SHTLM3 model integrates markers in the creation of a nomogram. Prediction models also offer consistent efficacy with an AUC greater than 0,8 when associating MRI.

Conclusions

The efficacy of MRI in clinically significant prostate cancer detection can be improved with different parameters in order to generate predictive models that support decision making.

Keywords:
Magnetic resonance imaging
Biomarkers
Prostate cancer
Early diagnosis

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