Original title: Diagnostický algoritmus karcinomu prostaty
Translated title: Prostate Cancer Diagnostic Algorithm
Authors: Sedláčková, Hana ; Hora, Milan (advisor) ; Baxa, Jan (referee) ; Záleský, Miroslav (referee)
Document type: Doctoral theses
Year: 2021
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
v českém jazyce Cíl: Cílem práce je implementace nejnovějších vědeckých poznatků v diagnostice karcinomu prostaty (KP). Zaměřili jsme se na laboratorní markery, zobrazovací metody, metodiku biopsie prostaty a sestrojili jsme diagnostický algoritmus založený na přehledu současné literatury v kombinaci s našimi vlastními zkušenostmi. Materiál a metody: Algoritmus je členěn na několik odvětví, které byly jednotlivě podrobeny klinickým studiím. Vzhledem k nízké senzitivitě a specificitě PSA, byl v první stratifikaci pacienta přidán index zdravé prostaty (PHI). Primárně bylo vyšetřeno a následně podstoupilo radikální prostatektomii 787 pacientů. Hladiny PHI byly porovnány s definitivním stagingem a gradingem. Byly stanoveny cut-off hodnoty pro detekci KP, ale též pro další stratifikaci high-risk včetně lokálně pokročilého KP. V další studii bylo 320 pacientů, kteří podstoupili biopsii prostaty a následně radikální prostatektomii. Soubor byl dále rozdělen do dvou podskupin, pacienti s GS = 6 a pacienti s GS > 6. PHI bylo hodnoceno s cílem odlišení signifikantního a insignifikantního KP. V multicentrické studii se 395 pacienty bylo posuzováno PHI s dalšími markery (tPSA, PSAD) a s multiparametrickou magnetickou rezonanci (mpMR) prostaty. V další studii o 472 pacientech byl PHI hodnocen s ostatními... Prostate cancer diagnostic algorithm Aim: The aim of the study is to implement the latest scientific knowledge in the diagnosis of prostate cancer (PC). We focused on tumor markers, imaging methods, prostate biopsy methodology and we created a diagnostic algorithm based on a review of current literature in combination with our own experience. Material and methods: The algorithm is divided into several branches, which have been individually subjected to clinical studies. Due to the low sensitivity and specificity of PSA, prostate health index (PHI) was added to the first line of patient stratification. 787 patients were primarily examined and these subsequently underwent radical prostatectomy. PHI levels were compared with definitive staging and grading. Cut-off values for PC detection and high-risk stratification, including locally advanced PC were determined. Next, 320 patients underwent prostate biopsy followed by radical prostatectomy. The cohort was further divided into two subgroups, patients with GS = 6 and patients with GS > 6. The ability of PHI to distinguish between insignificant and significant prostate cancer was evaluated. In a multicentric study with 395 patients, PHI with additional markers (tPSA, PSAD) and multiparametric magnetic resonance imaging of prostate (mpMRI) was assessed....
Keywords: biopsy of the prostate; CT; diagnostic algortithm; diagnostics; magnetic rezonance; MRI; PET; PHI; prostate cancer; PSA; TRUS fusion software-based targeted biopsy of the prostate; biopsie prostaty; CT; cílená biopsie prostaty softwarovou fúzí MR; diagnosticky algoritmus; diagnostika; karcinom prostaty; magnetická rezonance; MR; PET; PHI; PSA; TRUS

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/170982

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-455121


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Doctoral theses