Academic literature on the topic 'Recidiva bioquímica'
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Journal articles on the topic "Recidiva bioquímica"
Franca, Carlos Antônio da Silva, Sérgio Lannes Vieira, and Antônio Belmiro Rodrigues Campbell Penna. "Definição de Recidiva Bioquímica após Tratamento Radioterápico do Câncer de Próstata Localizado: Revisão de Literatura." Revista Brasileira de Cancerologia 54, no. 1 (March 31, 2008): 57–61. http://dx.doi.org/10.32635/2176-9745.rbc.2008v54n1.1761.
Full textFonseca, Roberto Porto, Amândio Soares Fernandes Junior, Volney Soares Lima, Stella Sala Soares Lima, Alexandre Fonseca de Castro, Henrique de Lins e. Horta, and Bruno Favato Neto. "Recidiva bioquímica em câncer de próstata: artigo de revisão." Revista Brasileira de Cancerologia 53, no. 2 (June 29, 2007): 167–72. http://dx.doi.org/10.32635/2176-9745.rbc.2007v53n2.1812.
Full textCastro, Douglas Guedes de, Antônio Cássio Assis Pellizzon, Michael Jenwei Chen, Inês Nobuko Nishimoto, Maria Aparecida Conte Maia, Paulo Eduardo Ribeiro dos Santos Novaes, Ricardo César Fogaroli, Robson Ferrigno, and João Victor Salvajoli. "Avaliação da resposta bioquímica no câncer inicial de próstata: experiência uninstitucional comparando teleterapia exclusiva ou associada à braquiterapia de alta taxa de dose." Radiologia Brasileira 37, no. 4 (August 2004): 265–69. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-39842004000400009.
Full textLapa, Paula, Rodolfo Silva, Tiago Saraiva, Arnaldo Figueiredo, Rui Ferreira, Gracinda Costa, and João Pedroso Lima. "PET/CT com Fluorocolina-F18 em Doentes com Carcinoma da Próstata em Recidiva Bioquímica." Acta Médica Portuguesa 29, no. 3 (March 31, 2016): 182. http://dx.doi.org/10.20344/amp.7056.
Full textGarcia, J. R., N. Romera, M. Cozar, M. Soler, M. Moragas, and M. Escobar. "11C-colina PET/TAC y RM multiparamétrica en la recidiva bioquímica del cáncer de próstata." Actas Urológicas Españolas 39, no. 4 (May 2015): 259–63. http://dx.doi.org/10.1016/j.acuro.2014.10.004.
Full textLopes, Thiago Vaz, João Gustavo da Silva Garcia de Souza, Joana Morais, Igor Mansur Muniz, Sandro de Vargas Schons, and Fernando Andrade Souza. "Contenção de onça pintada (Panthera onca) para Avaliação de possível miíase na região peitoral." Research, Society and Development 11, no. 1 (January 5, 2022): e23211119613. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v11i1.19613.
Full textHerranz-Amo, F., R. Molina-Escudero, G. Ogaya-Pinies, D. Ramírez-Martín, F. Verdú-Tartajo, and C. Hernández-Fernández. "Predicción de recidiva bioquímica tras prostatectomía radical. Nueva herramienta para la selección de candidatos a radioterapia adyuvante." Actas Urológicas Españolas 40, no. 2 (March 2016): 82–87. http://dx.doi.org/10.1016/j.acuro.2015.07.006.
Full textNassif, Aissar Eduardo, and Renato Tâmbara Filho. "Expressão imunohistoquímica do marcador tumoral CD34 e P27 como fator prognóstico em adenocarcinoma de próstata clinicamente localizado após prostatectomia radical." Revista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões 37, no. 5 (October 2010): 338–44. http://dx.doi.org/10.1590/s0100-69912010000500006.
Full textEduardo Café, Jailton Campos Araújo, Bruno Suffredini Figueiredo, Diana Solano de Freitas Souza, and Adelina Sanches. "Linfadenectomia Pélvica de Resgate Radioguiada – Uma Nova Ferramenta para Detecção e Tratamento de Metástases no Câncer de Próstata Recorrente." Revista Científica Hospital Santa Izabel 5, no. 2 (August 9, 2021): 91–96. http://dx.doi.org/10.35753/rchsi.v5i2.208.
Full textFreitas, Maria Laura Alves, Annelize Florêncio Rabelo, Bárbara Queiroz de Figueiredo, Bethânya Helena Silva de Oliveira, Clarisse Queiroz Lima de Araújo, Luciana Fernanda Pereira Lopes, Murilo Henrique Godinho Roque, Mychell Flávio Aparecido Rodrigues de Sousa, and Paulo Victor Martins Carneiro. "Dosagem alta de Antígeno Prostático Específico (PSA) em paciente após prostatectomia radical e sem evidências clínicas que atestem recidiva tumoral: relato de caso." Research, Society and Development 10, no. 13 (October 5, 2021): e93101321104. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i13.21104.
Full textDissertations / Theses on the topic "Recidiva bioquímica"
Plaza, López Pedro José. "11C-Colina PET/TC en la recidiva bioquímica oculta del cárcinoma de próstata." Doctoral thesis, Universitat Autònoma de Barcelona, 2013. http://hdl.handle.net/10803/120549.
Full textObjective: to evaluate the potential of 11C-choline PET/CT in the detection of occult relapse of prostate carcinoma, in any localization, and to determine the PSA cut off value for a clinical indication. To evaluate the diagnostic accuracy of PET 11C-Choline findings in the clinical follow up. To evaluate the utility of PSA kinetic parameters, PSAdt and PSAvel, to predict PET Choline results and their cut off values. Methods: we studied ninety-nine patients with occult relapse of prostate carcinoma, increase of PSA levels, after primary therapy with curative intention. All patients underwent a 11C-choline PET/CT and at least a six months of clinical follow up evaluation. In forty-eight patients, PSAdt and PSAvel were evaluated and compared with PET Choline results. Results: we observed a significant positive correlation between PSA values and PET Choline detecion rate. PSA median were higher when distant metastasis were found. PET Choline whole study, compared with clinical follow up, shows a 84.2% of sensitivity and 95.2% of specificity. We observed a trend of decrease for PSAdt and increase of PSAvel in patients with a positive PET Choline. Conclusions: 11C-choline PET/CT is a useful tool to detect occult relapse of prostate cancer. We propose a PSA level of ≥1.1ng/ml to a clinical indication. A good correlation between PET Choline findings and clinical follow-up was observed. PSAdt and PSAvel can predict PET Colina results. We propose PSAdt ≤ 3.1months and PSAvel ≥2ng/ml/y as a cut off values.
Ferreira, Adriana de Souza Sergio. "Implante permanente de sementes de iodo e prostectomia radical em portadores de câncer de próstata: análise comparativa de uma coorte de base hospitalar." Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), 2010. https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/2610.
Full textApproved for entry into archive by Diamantino Mayra (mayra.diamantino@ufjf.edu.br) on 2016-09-30T13:38:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 adrianadesouzasergioferreira.pdf: 4960629 bytes, checksum: b90d61012929ce42f060b1462cf6d78c (MD5)
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Este estudo teve como objetivo analisar e comparar a sobrevida livre de recidiva bioquímica em cinco anos e fatores prognósticos em pacientes portadores de câncer de próstata submetidos à braquiterapia ou cirurgia radical. Foram analisados 129 pacientes com câncer de próstata, destes 64 foram submetidos à braquiterapia permanente com sementes de Iodo 125 e 75 pacientes foram tratados com prostatovesiculectomia radical, no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2005, em um hospital da rede privada da cidade de Juiz de Fora-MG. As principais variáveis analisadas, coletadas dos prontuários dos pacientes, foram: idade, data de nascimento, PSA inicial, escore de Gleason à biópsia prostática e na peça cirúrgica para os pacientes operados, estadiamento clínico e patológico para os casos cirurgicos, volume da próstata ao pré-planejamento e no momento da braquiterapia, atividade das sementes de Iodo 125 e dosagens seriadas de PSA após o tratamento. Os pacientes foram classificados, segundo D’Amico, em grupos de risco: baixo, intermediário e alto. A recidiva bioquímica foi definida como níveis de PSA> 0,4ng/ml para os casos de prostatectomia radical e três elevações consecutivas de PSA para os pacientes implantados (ASTRO). Para estudo do efeito do tratamento na sobrevida livre de recidiva bioquímica foram geradas curvas de Kaplan-Meier, e teste de log-rank foi usado para determinar diferenças entre as curvas. A influência de múltiplas variáveis na sobrevida livre de recidiva bioquímica, como Gleason, estadiamento, iPSA, categoria de risco e idade foram estimados por regressão de Cox. No primeiro artigo, foi observada taxa de sobrevida livre de recidiva bioquímica superior (p=0,0056) para os pacientes submetidos à braquiterapia 79,70% (IC95%:66,87-87,99) quando comparado aos pacientes submetidos à cirurgia 44,30% (IC95%:23,28-63,47) sendo identificados como fatores prognósticos associados de forma independente à sobrevida livre de recidiva bioquímica a modalidade terapêutica (HR= 3,33 ;IC95% :1,41-7,88), os níveis séricos de iPSA (HR=2,54;IC95%:1,11-5,78) e a categoria de risco (HR=4,18 ;IC95%:1,89-9,23). No segundo artigo, que avaliou somente os pacientes submetidos à braquiterapia, foi verificada uma taxa de sobrevida livre de recidiva bioquimica em cinco anos, significativamente superior (p=0,0012) para os pacientes do grupo de baixo risco 91,6% (IC 95%:75,92-97,24), quando comparada com àquela dos pacientes do grupo de risco intermediário/alto 59,19% (IC 95%:36,00-76,40). A sobrevida livre de recidiva bioquimica também foi significativamente superior nos pacientes com iPSA ≤ 10ng/ml (p=0,0084) e com escore de Gleason ≤ 6 à biópsia prostática (p=0,0057). Na análise multivariada, o risco de falha bioquímica também se manteve maior nos pacientes que pertenciam ao grupo de risco moderado/alto e para pacientes com iPSA superior a 10ng/ml. Os dados de sobrevida livre de recidiva bioquimica em cinco anos, para os pacientes desta análise, tratados com braquiterapia, foram comparáveis aos da literatura.
This study aimed to analyze and compare the biochemical relapse-free survival at five years and prognostic factors in patients with prostate cancer undergoing radical surgery or brachytherapy. We analyzed 129 patients with prostate cancer, these 64 underwent brachtherapy with permanent seeds implantation and 75 patients were treated with radical prostatectomy, from January 2002 to December 2005 in a private hospital network in the city of Juiz de Fora-MG. The main variables analyzed were collected from medical records and were: age, date of birth, initial PSA, Gleason score of prostate biopsy and of surgical specimens, clinical and pathologic staging on surgical cases, the prostate volume pre-planning and at the time of brachytherapy, seed activity of lodine 125 and serial measurements of PSA after treatment. Patients were classified according to D’Amico, at risk groups; low, intermediate and high. The biochemical recurrence was defined as PSA levels>0.4 ng/ml for cases of radical prostatectomy and three consecutive elevations of PSA for patients implanted (ASTRO). For the study of the effect of the treatment on biochemical relapse-free survival Kaplan-Meier curves were generated, and log rank test was used to determine the differences among the curves. The influence of multiple variables in the biochemical relapse-free survival as age, initial PSA, Gleason score, staging and risk category was estimated by Cox regression. In the first article, was observed rate of biochemical relapse-free survival superior (p = 0.0056) for patients undergoing brachytherapy 79.70% (CI95% :66,87-87, 99) when compared with patients undergoing surgery 44.30% (CI95% :23,28-63, 47) and were identified as prognostic factors independently associated with survival free of biochemical recurrence modality therapy (HR = 3.33, CI95% :1,41-7 88), serum levels of IPSA (HR = 2.54, CI95% :1,11-5, 78) and risk category (HR = 4.18, CI95% :1,89-9, 23). In the second article, which evaluated only the patients who underwent brachytherapy, there was a rate of biochemical relapse-free survival at five years, significantly higher (p = 0.0012) for patients with low-risk group 91.6% (CI 95% :75,92-97, 24), when compared with that of patients in the intermediate/high risk group 59.19% (CI95% :36,00-76, 40).The biochemical relapse-free survival was also significantly higher in patients with IPSA ≤ 10ng/ml (p = 0.0084) and Gleason score ≤ 6 on prostate biopsy (p = 0.0057). In multivariate analysis, the risk of biochemical failure also remained higher in patients who belonged to the group of moderate / high risk and patients with IPSA more than 10ng/ml. Data from biochemical relapse-free survival at five years for the patients of this analysis were comparable to literature.
Sylvestre, Tatiane Fernanda. "Identificação de biomarcadores moleculares para o diagnóstico de pacientes com paracoccidioidomicose utilizando-se proteômica." Universidade Estadual Paulista (UNESP), 2018. http://hdl.handle.net/11449/152955.
Full textApproved for entry into archive by Luciana Pizzani null (luciana@btu.unesp.br) on 2018-03-09T17:35:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 sylvestre_tf_dr_bot.pdf: 3415633 bytes, checksum: af28727bb056bb44e01fe82328f62eec (MD5)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
A paracoccidioidomicose (PCM) é uma doença sistêmica causada por fungos termodimórficos do complexo Paracoccidioides brasiliensis - P. brasiliensis e P. lutzii. Pacientes com PCM revelam comprometimento imune celular específico. Apesar do tratamento efetivo, os fungos quiescentes podem levar à recaída, geralmente tardia, cujo diagnóstico sorológico tem se mostrado pouco sensível. A sensibilidade do teste de imunodifusão é de cerca de 90% em pacientes com PCM não tratados, mas de apenas 45% em casos de recaída. Além disso, o soro de pacientes com PCM causada por P. lutzii, freqüente na região Centro-Oeste do Brasil, não reage com o antígeno clássico obtido do Pb B-339. No seguimento dos pacientes, continua a busca de um critério que dê maior segurança à decisão de se suspender o tratamento. Esses achados mostraram a necessidade de métodos alternativos de diagnóstico e seguimento, como os utilizados em proteômica, que constituiram o presente estudo. Assim, proteínas expressas no soro de pacientes com PCM em atividade - não tratada (causada por P. brasiliensis e por P. lutzii), com recaída da doença (causada por P. brasiliensis) e de controles saudáveis foram identificadas usando-se abordagem proteômica, realizada em quatro etapas - quantificação de proteínas, digestão de proteínas em solução, sequenciamento de peptídeos por espectrometria de massa e análise de dados para identificação de proteínas. Foram identificadas 29 proteínas plasmáticas à admissão, cuja comparação entre os grupos de pacientes sugeriu que a presença da immunoglobulin (Ig) alpha-2 chain C region e a ausência de Ig heavy chain V-III TIL indicariam infecção por P. lutzii e que a ausência da proteína complement factor B poderia ser um preditor de recaída. Na análise evolutiva das proteínas identificadas em pacientes com PCM por P. brasiliensis em tratamento, comparando-se aqueles que apresentaram com os que não revelaram recaída, 29 proteínas foram identificadas. As interações observadas entre as proteínas, usando transferrin e haptoglobin como a principal proteína de ligação, foram fortes com todas as demais. O acompanhamento desses pacientes sugere que a presença de cerulosplamin pode ser um marcador de recaída e que a de transferrin e a apolipoprotein A-II podem contribuir para a avaliação da cura e suspensão do tratamento, evitando que esta decisão seja muito precoce. A avaliação das proteínas selecionadas, identificadas por metodologia proteômica, deve ser realizada em um número maior de pacientes, para validar esses achados.
Paracoccidioidomycosis (PCM) is a systemic disease caused by thermodymorphic fungi of the Paracoccidioides brasiliensis complex - P. brasiliensis and P. lutzii. Patients with PCM reveal specific cellular immune impairment. Despite the effective treatment, quiescent fungi can lead to relapse, usually late, whose serological diagnosis has presented low sensitivity. The double agar gel immunodiffusion test shows a 90% sensitivity in untreated PCM patients, but it is much lower (45%) in cases of relapse. In addition, serum from patients with PCM caused by P. lutzii, frequent in the Midwest region of Brazil, do not react with the classical antigen obtained from Pb B-339. In the follow-up of the patients, persists the search of a criterium that gives a higher safety for treatment discontinuation. These findings showed the need for alternative methods for diagnosis and follow-up, such as those based on proteomics, which constituted the present study. Thus, serum expressed proteins from patients with active - untreated PCM (caused by P. brasiliensis and by P. lutzii), from relapsed PCM patients (caused by P. brasiliensis) and from healthy controls were identified using a proteomic approach, performed in four steps - protein quantification, protein digestion in solution, peptide sequencing by mass spectrometry and data analysis for protein identification. A total of 29 plasma proteins were identified at admission (before introduction of the treatment), and the comparison regarding groups suggested that the presence of the immunoglobulin (Ig) alpha-2 chain C region and the absence of heavy chain Ig V-III TIL are indicative of infection by P. lutzii and that the absence of the complement factor B protein may be a predictor of relapse. The evaluation of the proteins during the treatment follow-up of the PCM patients infected by P. brasiliensis, separated regarding the presence of relapse, identified 29 proteins. The interactions observed between the proteins, using transferrin and haptoglobin as the main binding protein, were strong with all the others. Patients’ follow-up suggests that cerulosplamin may be a marker of relapse and that transferrin and apolipoprotein A-II may contribute to the evaluation of cure and discontinuation of treatment, avoiding that this decision is too early. The study of the selected proteins in a higher number of patients should be carried out in order to validate these findings.
Barreira, David Alexandre Gonçalves. "O papel da imagiologia na recidiva bioquímica de adenocarcinoma da próstata com psa <1ng/ml." Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10316/97600.
Full textIntrodução: Os exames imagiológicos apresentam uma baixa sensibilidade para deteção da localização de recidivas bioquímicas do carcinoma da próstata, quando os doentes apresentam antigénio específico da próstata (PSA) inferior a 1 ng/mL. Por outro lado, sabemos que quanto mais cedo for tratado o doente com recidiva bioquímica, melhor é seu o prognóstico.Objetivo: Pretende-se compreender os avanços dos últimos dois anos acerca da taxa de deteção de doença dos exames de imagem no contexto de recidiva bioquímica do carcinoma da próstata com PSA inferior a 1 ng/mL.Métodos: Realizada pesquisa na base de dados PUBMED, com seleção dos artigos que abordavam a temática em estudo. Foram avaliadas as taxas de deteção de doença para diferentes valores de PSA e diferentes exames constantes dessas publicações, assim como variáveis de caraterização demográfica e terapêutica.Resultados: Foram identificadas 19 publicações, que envolveram maioritariamente técnicas de tomografia por emissão de positrões associada a tomografia computorizada (PET/CT) ou ressonância magnética (PET/MRI). A PET/CT com 18F-PSMA e 68Ga-PSMA, assim como a PET/MRI com 68Ga-PSMA foram as técnicas com melhores taxas de deteção de doença nos doentes com recidiva bioquímica com PSA inferior a 1 ng/mL, demonstrando capacidade para guiar a terapêutica de resgate nestes doentes. Também o radiotraçador 64CuCl2 mostrou potencial papel na deteção de recidiva local. A utilização de tomografia computorizada isoladamente e de cintigrafia óssea apresentaram piores resultados para deteção de lesões. Na análise dos estudos incluídos foi ainda possível verificar que é possível a existência de metastização à distância com PSA inferior a 1 ng/mL.Discussão/Conclusão: A PET/CT com 18F-PSMA, a PET/CT com 68Ga-PSMA e a PET/MRI com 68Ga-PSMA apresentam-se como a que melhores taxas de deteção obtiveram para doentes com recidiva bioquímica e PSA inferior a 1 ng/mL, apesar de carecerem de maior validação em estudos prospetivos e comparativos. A validação destas técnicas poderá permitir a sua utilização futura em contexto clínico.
Introduction: In patients with biochemical recurrence (BCR) of prostatic cancer and prostate-specific-antigen (PSA) values lower than 1ng/mL imaging has a low sensibility for detection of suspicious lesions. On the other hand, its known that the prognosis of these patients is better when the treatment starts earlier.Aim: Assess the breakthroughs of the last two years on imaging that allow better detection rates in patients with BCR and PSA values lower than 1ng/mL.Methods: Through a search on PUBMED database, several articles were selected by its relevance for the topic. We evaluated the detection rates of disease for different PSA values and different techniques, as well as variables for demographic characterization and treatment.Results: 19 studies were identified. The majority of imaging techniques were based on positron emission tomography associated with computed tomography (PET/CT) or magnetic resonance (PET/MRI). 18F-PSMA and 68Ga-PSMA PET/CT, as well as 68Ga-PSMA PET/MRI, were the techniques with better detection rates for disease in BCR patients with PSA levels lower than 1ng/mL, showing their ability to guide salvage therapy in these patients. Also, the radiotracer 64CuCl2 showed great potential in detecting local recurrence. The use of CT and bone scan alone presented the worse results for lesion detection. In this analysis we verified that the presence of distant metastasis was possible for patients with BCR and PSA values lower than 1ng/mL.Discussion/Conclusions: 18F-PSMA and 68Ga-PSMA PET/CT, as well as 68Ga-PSMA PET/MRI, were the procedures with better detection rate in BCR patients with PSA levels lower than 1ng/mL, although there is a lack of validation in prospective and comparative studies. Validation of this techniques is therefore needed and may allow their future inclusion in clinical practice.
Seabra, Carolina Alexandra Carrapiço. "Prostate cancer biochemical recurrence prediction after radical prostatectomy using machine learning analysis of histopathology." Master's thesis, 2019. http://hdl.handle.net/10451/40425.
Full textO cancro de próstata é o segundo tipo de cancro com maior prevalência nos homens, em todo o mundo. A deteção inicial desta doença ocorre, geralmente, durante exames e consultas de rotina, quando níveis aumentados do antigénio prostático específico e/ou um exame retal anormal são descobertos. Contudo, apenas a avaliação histopatológica, inicialmente baseada em amostras extraídas através de uma biópsia, é capaz de fornecer um diagnóstico definitivo, permitindo não só orientar o tratamento do doente, assim como o processo de tomada de decisão associado. Após esta avaliação inicial, se o doente for diagnosticado com cancro da próstata localizado, ou seja, um tumor confinado à próstata, o tratamento mais adotado é a prostatectomia radical. Este último é o tratamento padrão utilizado quando se pretende uma terapia com curativa. A vantagem da técnica de prostatectomia radical é que, toda a próstata, onde o tumor se encontra confinado, é removida cirurgicamente, auxiliando na redução do risco de metástases. A posterior análise da peça prostática permite ao patologista avaliar diversas características tumorais, determinantes no prognóstico do doente. Para este fim, o microscópio tem sido a principal ferramenta utilizada, uma vez que proporciona imagens ao vivo com uma ótima resolução. No entanto, desde a introdução do primeiro sistema automatizado de digitalização de lâminas em imagens de alta resolução, o interesse da comunidade de anatomia patológica em explorar este tipo de métodos para diferentes aplicações tem crescido exponencialmente. O potencial desta nova área não é, todavia, a simples transferência de uma imagem da lâmina de vidro para um monitor, nem tão pouco a flexibilidade de distribuição e modificação da própria imagem digital, mas sim, a possibilidade de aprimorar a avaliação do patologista com informações e inteligência que não podem ser detetados pela análise humana. Por conseguinte, a implementação de algoritmos de aprendizagem automática capazes de executar tarefas como deteção, classificação e segmentação de imagens digitais histopatológicas é, finalmente, possível. Estes métodos de análise automatizada permitem explorar todo o panorama morfológico do tumor e dos seus elementos mais invasivos presentes, capturando, por exemplo, a orientação nuclear, a textura, a forma e a arquitetura. A complexidade e densidade inerente a este tipo de imagens, oferecem uma abundância de informação, ideal para estimular e promover o desenvolvimento de algoritmos baseados em deep learning. No que diz respeito ao cancro da próstata, os algoritmos desenvolvidos visam apoiar as avaliações efetuados pelos patologistas, nomeadamente, estadiamento e classificação, sendo, portanto, focados no sistema de classificação utilizada para a próstata - o Gleason score. Contudo, problemáticas alternativas podem também beneficiar da aplicação destas t´técnicas, nomeadamente métodos capazes de distinguir imagens que apenas contêm tecido benigno de imagens em que tumor esteja presente. Por outro lado, modelos capazes de prever a recidiva bioquímica de cancro da próstata permitiriam aos médicos modificar estratégias de tratamento e pós-tratamento, a fim de equilibrar benefícios e efeitos adversos de um terapia específica. A previsão de recidiva permite, também, que os pacientes escolham com responsabilidade os diferentes tratamentos e estratégias que lhes são propostos pelos médicos, possibilitando, em última análise, uma maior sua satisfação após o tratamento. Desta forma, com o objetivo de explorar os referidos problemas, a presente dissertação apresenta procedimentos de recolha, processamento e anotação de dados, que permitiram a criação de uma base digital de dados histológicos anotados da próstata. Com base nestes dados dois modelos distintos de deep learning, especificamente Convolutional Neural Networks foram desenvolvidos. O modelo I propõe a identificação de cancro da próstata e diferenciação entre tumor e tecido benigno. O modelo II pretende prever a condição de recidiva bioquímica do cancro de próstata, para um período de tempo posterior `a cirurgia em dois anos. Relativamente ao desenvolvimento da base de dados, 200 casos de cancro da próstata, tratados através de prostatectomia radical, foram selecionados. As lâminas correspondentes à lesão índice, ou seja, à lesão principal, foram identificadas e, apenas estas foram incluídas na amostra final. A adoção desta abordagem deveu-se ao facto de que cada peça origina entre 15-45 lâminas, sendo que a maioria não contém tumor. Por outro lado, dado o período de tempo para a realização de todo este projeto, seria inviável a utilização de todas as lâminas. Assim, as lâminas selecionadas foram digitalizadas e processadas. Uma t´técnica de normalização de contraste foi aplicada, de forma a uniformizar as cores das diferentes imagens digitais, evitando uma elevada variabilidade de contraste e cor que advém da utilização de diferentes protocolos de cor, bem como da própria digitalização da lâmina. As imagens histológicas digitalizadas e normalizadas foram posteriormente divididas em imagens mais pequenas, isto é, subimagens, uma vez que desta forma existe uma otimização da extração de características por parte dos algoritmos. Estas subimagens foram individualmente visualizadas e anotadas, originando um total de cerca de 160,000 subimagens, correspondentes aos 200 casos diferentes selecionados. Para o desenvolvimento do modelo de classificação do cancro de próstata, a arquitetura Inception v3 foi implementada e treinada utilizando as subimagens da base de dados. Este modelo foi capaz de identificar três classes distintas: negativa (tecido benigno), positiva (tecido maligno) e neoplasia intraepitelial da próstata, esta última, embora com menor precisão dada a quantidade reduzida de exemplos pertencentes a esta classe. Um valor de 93 % de precisão foi obtido, o que corresponde a valores equiparados ao estado da arte para este tipo de técnicas. Este valor, contudo, demonstra ainda potencial para otimização e melhoria, uma vez que as diferentes classes dos dados utilizados seguiam uma distribuição não equilibrada. A inclusão de mais casos clínicos e a aplicação de técnicas de aumento de dados, podem ser facilmente realizadas, o que culminará num modelo com ainda melhor precisão de classificação. Relativamente ao modelo referente à previsão de recidiva bioquímica, a mesma arquitetura foi utilizada, mas neste caso, treinada apenas com base nas subimagens positivas, isto ´e, as subimagens contendo tecido maligno da próstata. Os resultados obtidos revelaram que este modelo não tem a capacidade de extrair informação relevante correlacionada com o objetivo do estudo, e portanto, não consegue distinguir com sucesso casos não recorrentes de casos recorrentes, produzindo apenas uma precisão de 60 %. Contudo, apesar do referido modelo falhar na execução do objetivo estipulado, é fundamental notar que a tarefa de predição de recidiva bioquímica é de complexidade elevada, não sendo possível aos patologistas, através da observação das imagens histológicas, retirar nenhuma conclusão que diretamente se correlacione com esta condição. Diferentes abordagens, como por exemplo, o aumento da quantidade de dados utilizados, a introdução no modelo de características clínicas relevantes no prognóstico da doença poderão apresentar melhorias substanciais, no que diz respeito à capacidade preditiva deste modelo. Concluindo, a capacidade de algoritmos de deep learning para extrair informação relevante de imagens digitais da histopatologia da próstata foi demonstrada através do presente estudo. O desenvolvimento e o criação de uma base de dados anotados, fornece a base fundamental para o desenvolvimento de modelos adicionais, onde diversas questões podem ser exploradas. O desenvolvimento de uma interface que permita implementar o modelo de deteção de cancro da próstata desenvolvido é também uma possibilidade, uma vez que fornece eficiência e consistência, beneficiando a prática da patologia clinica.
Prostate cancer is the second most prevalent cancer in men, worldwide. Histopathological assessment plays an indispensable role in understanding the disease mechanisms, providing definitive diagnosis to guide patient treatment and management decisions. The microscope has been the primary tool to this end, producing images at increased resolution. However, with the development of the first automated high resolution whole-slide imaging system, which allows the digitisation of glass slides, interest in using this system for different applications in pathology practice has steadily grown, giving rise to the digital pathology field. The promise of digital pathology is not, however, the simple transfer of an image from a glass slide to a monitor, not even the flexibility of distribution and modification of the image, but instead the potential to enhance the pathologist’s assessment with information and artificial intelligence that cannot be perceived by human examination. With the advent of digital pathology and the recent expert-level accuracy achieved by machine learning based algorithms in medical image detection, classification and segmentation, new possibilities to develop automated image analysis methods arise. As far as prostate cancer is concerned, these models have been aimed at supporting pathologist’s image descriptions such as staging and grading, being hence, focused on the Gleason grading system. In order to explore alternative problems, the present dissertation presents data collection, processing and annotation procedures, that allowed the creation of an annotated digital histology database of prostate resection cases. These data was used to develop deep learning models not only to classify prostate cancer, but also to predict prostate cancer biochemical recurrence. Inception v3 architecture was implemented and trained from scratch for the proposed assignments. The prostate cancer classification model yielded an accuracy of 93%, being able to identify three distinct classes: negative (benign tissue), positive (malignant tissue) and high-grade prostate intraepithelium neoplasia, the latter, although, with lower precision, given to unbalanced class distributions. The prostate cancer biochemical prediction model was not able to successfully distinguish between non-recurrent and recurrent cases, yielding an accuracy of 60%. This value was accomplished, nevertheless, due to the fact that the model was classifying all entries as negative, and therefore, the value of accuracy corresponds to the percentage of negative cases present in the dataset. Although not all models here developed achieved good results, the capacity of deep learning algorithms to harvest relevant features from prostate histopathology digital images has been demonstrated. The development and establishment of an annotated database provides the fundamental basis to further develop additional models, and mainly to improve the biochemical recurrence prediction model by applying more sophisticated methods, given the complexity of this problem.
Silva, Mónica Leiria de Mendonça Miranda da. "Prostate cancer biochemical recurrence prediction using bpMRI radiomics, clinical and histopathological data." Master's thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10451/48711.
Full textO cancro da próstata é a segunda doença oncológica mais frequente nos homens, sendo frequentemente tratado com remoção cirúrgica total do órgão, denominada prostatectomia radical. Apesar dos avanços no diagnóstico e da evolução das terapias cirúrgicas, 20–35% dos candidatos a prostatectomia radical com intuito curativo sofrem de recidiva bioquímica, uma condição que representa o insucesso do tratamento inicial e também o primeiro sinal de progressão da doença. Em particular, dois terços dos casos de recidiva bioquímica ocorrem dentro de um período de dois anos. Ocorrendo cedo, este estado implica uma maior agressividade biológica da doença e um pior prognóstico, uma vez que pode dever-se `a presença de doença oculta, localmente avançada ou metastática. Apesar de o prognóstico devido ao desenvolvimento de recidiva bioquímica variar, em geral está associado a um risco acrescido de desenvolvimento de doença metastática e de mortalidade específica por cancro da próstata, representando assim uma importante preocupação clínica após terapia definitiva. Contudo, os modelos preditivos de recidiva bioquímica actuais não só falham na explicação da variabilidade dos resultados pós-cirúrgicos, como não têm habilidade para intervir cedo no processo de decisão de tratamento, uma vez que dependem de informação provinda da avaliação histopatológica da peça cirúrgica da prostatectomia ou da biópsia. Actualmente, o exame padrão para diagnóstico e para estadiamento do cancro da próstata é a ressonância magnética multiparamétrica, e as características provindas da avaliação dessas imagens têm mostrado potencial na caracterização do(s) tumor(es) e para predição de recidiva bioquímica. “Radiomics”, a recente metodologia aplicada à análise quantitativa de imagens médicas tem mostrado ter capacidade de quantificar objectivamente a heterogeneidade macroscópica de tecidos biológicos como tumores. Esta heterogeneidade detectada tem vindo a sugerir associação a heterogeneidade genómica que, por sua vez, tem demonstrado correlação com resistência a tratamento e propensão metastática. Porém, o potencial da análise radiómica das imagens de ressonância magnética (MRI) multiparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica pós-prostatectomia radical ainda não foi totalmente aprofundado. Esta dissertação propôs explorar o potencial da análise radiómica aplicada a imagens pré-cirúrgicas de ressonância magnética biparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica, no período de dois anos após prostatectomia radical. Este potencial foi avaliado através de modelos predictivos com base em dados radiómicos e parâmetros clínico-histopatológicos comummente adquiridos em três fases clínicas: pré-biópsia, pré- e pós-cirúrgica. 93 pacientes, de um total de 250, foram eleitos para este estudo retrospectivo, dos quais 20 verificaram recidiva bioquímica. 33 parâmetros clínico-histopatológicos foram recolhidos e 2715 variáveis radiómicas baseadas em intensidade, forma e textura, foram extraídas de todo o volume da próstata caracterizado em imagens originais e filtradas de ressonância magnética biparamétrica, nomeadamente, ponderadas em T2, ponderadas em Difusão, e mapas de coeficiente de difusão aparente (ADC). Embora os pacientes elegíveis tenham sido examinados na mesma instituição, as características do conjunto de imagens eram heterogéneas, sendo necessário aplicar vários passos de processamento para possibilitar uma comparação mais justa. Foi feita correção do campo tendencial (do inglês, “bias”) e segmentação manual das imagens T2, registo tanto para transposição das delineações do volume de interesse entre as várias modalidades imagiológicas como para correção de movimento, cálculo de mapas ADC, regularização do campo de visão, quantização personalizada em tons cinza e reamostragem. Tendo os dados recolhidos uma alta dimensionalidade (número de variáveis maior que o número de observações), foi escolhida a regressão logística com penalização L1 (LASSO) para resolver o problema de classificação. O uso da penalização aliada à regressão logística, um método simples e commumente usado em estudos de classificação, permite impedir o sobreajuste provável neste cenário de alta dimensionalidade. Além do popular LASSO, recorremos também ao algoritmo Priority-LASSO, um método recente para lidar com dados “ómicos” e desenvolvido com base no LASSO. O Priority-LASSO tem como princípio a definição da hierarquia ou prioridade das variáveis de estudo, através do agrupamento dessas mesmas variáveis em blocos sequenciais. Neste trabalho explorámos duas maneiras de agrupar as variáveis (Clínico-histopatológicas vs. Radiómicas e Clínico-histopatológicas vs. T2 vs. Difusão vs. ADC). Além disso, quisemos perceber qual o impacto da ordem destes mesmos blocos no desempenho do modelo. Para tal, testámos todas as permutações de blocos possíveis (2 e 24, respectivamente) em cada um dos casos. Assim, uma estrutura de aprendizagem automática, composta por métodos de classificação, validação-cruzada k-fold estratificada e repetida, e análises estatísticas, foi desenvolvida para identificar os melhores classificadores, dentro um conjunto de configura¸c˜oes testado para cada um dos três cenários clínicos simulados. Os algoritmos de regressão logística penalizada com LASSO e o Priority-LASSO efectuaram conjuntamente a seleção de características e o ajuste de modelos. Os modelos foram desenvolvidos de forma a optimizar o n´umero de casos positivos de recidiva bioquímica através da maximização das métricas área sob a curva (AUC) e medida-F (Fmax), derivadas da análise de curva característica de operação do receptor (ROC). Além da comparação das implementações Priority-LASSO com o caso em que não houve agrupamento de variáveis (isto é, LASSO), foram também comparados dois métodos de normalização de imagens com base no desempenho dos modelos (avaliado por Fmax). Um dos métodos tinha em conta o sinal de intensidade proveniente da próstata e de tecidos imediatamente circundantes, e outro apenas da próstata. Paralelamente, também o efeito do método de amostragem SMOTE, que permite equilibrar o número de casos positivos e negativos durante o processo de aprendizagem do algoritmo, foi avaliado no desempenho dos modelos. Com este método, gerámos casos sintéticos para a classe positiva (classe minoritária) para recidiva bioquímica, a partir dos casos já existentes. O modelo de regressão logística com Priority-LASSO com a sequência de blocos de variáveis Clínico-histopatológicas, T2, Difusão, ADC e com restrição de esparsidade de cada bloco com o parâmetro pmax = (1,7,0,1), foi seleccionada como a melhor configuração em cada um dos cenários clínicos testados, superando os modelos de regressão logística LASSO. Durante o desenvolvimento dos modelos, e em todos os cenários clínicos, os modelos com melhor desempenho obtiveram bons valor médios de Fmax (mínimo–máximo: 0.702–0.754 e 0.910–0.925 para classe positiva e negativa de recidiva bioquímica, respectivamente). Contudo, na validação final com um conjunto de dados independentes, os modelos obtiveram valores Fmax muito baixos para a classe positiva (0.297–0.400), revelando um sobreajuste, apesar do uso de métodos de penalização. Também se verificou grande instabilidade nos atributos seleccionados. Contudo, os modelos obtiveram razoáveis valores de medida-F (0.779–0.833) e de Precisão (0.821–0.873) para a classe de recidiva bioquímica negativa durante as fases de treino e de validação, pelo que estes modelos poderão ter valor a ser explorado. Os modelos pré-biópsia tiveram desempenho inferior no treino, mas sofreram menos de sobreajuste. Os classificadores pré-operatórios foram excessivamente optimistas, e os modelos pós-operatórios foram os melhores a detectar correctamente casos negativos de recidiva bioquímica. Outros resultados observados incluem a superioridade no desempenho dos modelos baseados em imagens que usaram o método de normalização realizado apenas com o volume da próstata, e o inesperado resultado de que o uso método de amostragem SMOTE não ter trazido melhoria na classificação de casos positivos de recorrência bioquímica, nem nos casos negativos, durante a validação dos modelos. Tendo em contas às variáveis seleccionadas e a sequência de prioridade dos melhores modelos Priority-LASSO, concluímos que os atributos radiómicos provindos da análise de textura de imagens MRI ponderadas em T2 poderão ter potencial para distinguir pacientes que não irão sofrer recidiva bioquímica inicial, conjuntamente com níveis iniciais de antigénio específico da próstata, num cenário pré-biópsia. A inclusão de parâmetros pré- ou pós-operatórios não adicionou valor substancial para a classificação de casos positivos de recidiva bioquímica em conjunto com variáveis radiómicos de MRI biparamétrica. Estudos com alto poder estatístico serão necessários para elucidar acerca do papel de atributos de radiómica baseados em imagens de bpMRI como predictores de recidiva bioquímica.
Primary prostate cancer is often treated with radical prostatectomy (RP). Yet, 20–35% of males undergoing RP with curative intent will experience biochemical recurrence (BCR). Of those, two-thirds happen within two years, implying a more aggressive disease and poorer prognosis. Current BCR risk stratification tools are bounded to biopsy- or to surgery-derived histopathological evaluation, having limited ability for early treatment decision-making. Magnetic resonance imaging (MRI) is acquired as part of the diagnostic procedure and imaging derived features have shown promise in tumour characterisation and BCR prediction. We investigated the value of imaging features extracted from preoperative biparametric MRI (bpMRI) combined with clinic-histopathological data to develop models to predict two-year post-prostatectomy BCR in three simulated clinical scenarios: pre-biopsy, pre- and postoperative. In a cohort of 20 BCR positive and 73 BCR negative RP-treated patients examined in the same institution, 33 clinico-histopathological variables were retrospectively collected, and 2715 radiomic features (based on intensity, shape and texture) were extracted from the whole-prostate volume imaged in original and filtered T2- and Diffusion-weighted MRI and ADC maps scans. A systematic machine-learning framework comprised of classification, stratified k-fold cross validation and statistical analyses was developed to identify the top performing BCR classifiers’ configurations within three clinical scenarios. LASSO and Priority-LASSO logistic regression algorithms were used for feature selection and model fitting, optimising the amount of correctly classified BCR positive cases through AUC and F-score maximisation (Fmax) derived from ROC curve analysis. We also investigated the impact of two image normalisation methods and SMOTE-based minority oversampling on model performance. Priority-LASSO logistic regression with four-block priority sequence Clinical, T2w, DWI, ADC, with block sparsity restriction pmax = (1,7,0,1) was selected as the best performing model configuration across all clinical scenarios, outperforming LASSO logistic regression models. During development and across the simulated clinical scenarios, top models achieved good median Fmax values (range: 0.702–0.754 and 0.910–0.925 for BCR positive and negative classes, respectively); yet, during validation with an independent set, the models obtained very low Fmax for the target BCR positive class (0.297–0.400), revealing model overfitting. We also observed instability in the selected features. However, models attained reasonably good F-score (0.779–0.833) and Precision (0.821–0.873) for BCR negative class during training and validation phases, making these models worth exploring. Pre-biopsy models had lower performances in training but suffered less from overfitting. Preoperative classifiers were overoptimistic, and postoperative models were the most successful in detecting BCR negative cases. T2w-MRI textured-based radiomic features may have potential to distinguish negative BCR patients together with baseline prostate-specific antigen (PSA) levels in a pre-biopsy scenario. The inclusion of pre- or postoperative variables did not substantially add value to BCR positive cases classification with bpMRI radiomic features. Highly powered studies with curated imaging data are needed to elucidate the role of bpMRI radiomic features as predictors of BCR.
Viegas, Catarina Clemêncio. "O Efeito da Radioterapia Após Prostatectomia Radical no Tratamento do Cancro da Próstata." Master's thesis, 2020. http://hdl.handle.net/10316/97662.
Full textIntroduction: Radical prostatectomy (RP) is one of the first line treatment options in clinically localized prostate cancer. However, biochemical (BC) recurrence after surgery occurs in about one third of patients. In these cases, radiotherapy (RT) is one of the options with higher potential for cure in the setting of multimodal treatment. The pathological study provides important information about the risk of disease progression and cancer-specific mortality. RT can either be used as an adjuvant therapy (when there are poor prognostic factors in the pathological study of the surgical specimen) either as a salvage therapy (when there is a diagnosis of BC recurrence). The purpose of this study was to evaluate the efficiency of RT after RP in prostate cancer. A retrospective study was conducted, with a follow-up period of approximately 10 years, observing patients who underwent adjuvant or salvage RT after RP for localized prostate cancer.Materials and methods: A retrospective collection data was performed, consulting the clinical records of the patients who underwent adjuvant or salvage RT in 2007 and 2008 at the Radiotherapy Department of the Coimbra Hospital and University Centre, describing patients’ demographic characteristics, the type of surgery, the pathological study results and the follow-up throughout the time. Statistical analysis was performed using the IBM SPSS Statistics® program, version 21, for descriptive inferential analysis. Kaplan-Meier estimates were performed to determine survival curves.Results: 26 patients were included, with a mean age of 61,9±1,08 years, a median of PSA-initial level of 7,6 ng/mL and the interquartile range of 5,63. After RP, a detectable PSA value was obtained in 53,8% with a median of the PSA values of 0,355 ng/mL (interquartile range 0,883). There were 42,3% surgical specimens classified as pT3a and 19,2% as pT3b, without metastatic ganglion invasion in 80,8%. BC recurrence after RP occurred in 58,3% of the cases, with the necessity of the administration of salvage RT. BC recurrence after RT occurred in 55% of the cases submitted to salvage RT and in 50% of those submitted to adjuvant RT. The overall survival rate and the cancer-specific survival at 10 years was of 96,2% and 100%, respectively.Discussion: Most of the patients were middle-aged men with localized prostate cancer at a pT3N0 stage, according to the TNM grading system. Most of the patients submitted to salvage RT presented negative surgical margins. In the group that performed adjuvant RT, positive surgical margins were observed in 66,7%, thus, integrating criteria for adjuvant RT. There was no significant statistically difference between the two groups in terms of incidence of BC recurrence after RT. The overall survival at 10 years was elevated and the result of the cancer-specific survival rate was 100%.Conclusion: Considering the comorbidities related to RT, a thorough assessment should be made in order to select patients who will benefit from the administration of adjuvant RT after RP, without presenting any signs of recurrence of the disease. When characteristics of aggressive illness are identified, RP followed by adjuvant RT is recommended. In all other cases, early RT administration, at the first signs of BC recurrence, it was proven to be equally effective and prevents the adverse effects related to RT in a significant proportion of patients who will not experience BC recurrence in the future.
Introdução: A prostatectomia radical (PR) é uma das opções terapêuticas de primeira linha em doentes com carcinoma da próstata (CaP) clinicamente localizado. Contudo, verifica-se recidiva bioquímica (recidiva BQ) em cerca de um terço dos doentes. Nestes casos, a radioterapia (RT) é uma das opções com maior potencial curativo como complemento ao tratamento cirúrgico. O estudo anatomopatológico da peça operatória dá informação útil acerca do risco de progressão da doença e morte relacionada com doença. A RT pode ser utilizada a título adjuvante (quando existem fatores de mau prognóstico no estudo anatomopatológico da peça cirúrgica) ou a título de resgate (quando existe um diagnóstico de recidiva BQ). O objetivo deste trabalho foi a avaliação da eficácia da RT após PR no CaP. Foi realizado um estudo retrospetivo relativo a um período de aproximadamente 10 anos, onde foram observados doentes submetidos a RT adjuvante ou de resgate após realização de PR com intuito curativo por CaP localizado. Materiais e métodos: Foi realizada uma colheita de dados retrospetiva dos registos clínicos dos doentes que realizaram RT adjuvante ou de resgate nos anos de 2007 e 2008 no serviço de Radioterapia do Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra, com caracterização demográfica do doente, do tipo de cirurgia, do estudo anatomopatológico da peça operatória e do seguimento do doente. A análise estatística foi feita recurso ao programa IBM SPSS Statistics®, versão 21, com cálculo de estatística descritiva e inferencial. Foram feitas estimativas de Kaplan-Meier para determinar curvas de sobrevivência.Resultados: Foram incluídos 26 doentes, com idade média de 61,9±1,08 anos, com mediana do valor do PSA inicial de 7,6 ng/mL e amplitude interquartil (AIQ) 5,63. Foram classificadas como pT3a 42,3% das peças e como pT3b 19,2%, não existindo invasão ganglionar em 80,8%. A recidiva BQ após PR ocorreu em 58,3% dos casos, com necessidade de administração de RT de resgate. Ocorreu recidiva BQ após RT em 55% dos casos submetidos a RT de resgate e em 50% dos submetidos a RT adjuvante, não se verificando diferença estatisticamente significativa entre as opções terapêuticas. A taxa de sobrevivência global (OS) e de sobrevivência específica de doença a 10 anos foi de 96,2% e 100%, respetivamente.Discussão: A maioria dos doentes eram homens de meia idade, com carcinoma da próstata localizado, em estádio pT3N0, segundo o sistema TNM. Entre os doentes submetidos a RT de resgate, verificou-se que a maioria não tinha invasão de margens cirúrgicas. No grupo que realizou RT adjuvante, 66,7% apresentavam invasão de margens cirúrgicas, sendo esta uma indicação para realizar RT adjuvante. Não se provou uma diferença estatisticamente significativa entre a RT adjuvante e a RT de resgate na ocorrência de recidiva BQ. A OS a 10 anos foi elevada e a taxa de sobrevivência específica de doença a 10 anos foi de 100%.Conclusão: Considerando as comorbilidades associadas ao tratamento com RT deve ser feita uma avaliação rigorosa para selecionar os doentes que beneficiarão da administração de RT após PR sem sinais de recorrência da doença. Perante características de doença agressiva a RT adjuvante à cirurgia está recomendada. Nos restantes casos, a administração de RT precocemente, aos primeiros sinais de recidiva BQ, é igualmente eficaz e evita o risco dos efeitos adversos a curto e a longo prazo associados à RT numa proporção de doentes significativa que não sofrerá recidiva BQ a longo prazo.
Conference papers on the topic "Recidiva bioquímica"
Lino de Araújo, Cláudia, and Adriana Torrecilhas Jorge. "NEUROFIBROSSARCOMA EM ESCLERA E REGIÃO PERILIMBICA EM UM GATO." In Congresso Online Acadêmico de Medicina Veterinária. Congresse.me, 2022. http://dx.doi.org/10.54265/rvgd2224.
Full textNunes, Thainá Galvão, Renan Souto Terra, Thales Cateano Provinciali, and João Augusto Dugim Neto. "OBSTRUÇÃO URETRAL E AZOTEMIA EM FELINO: RELATO DE CASO." In I Congresso On-line Nacional de Clínica Veterinária de Pequenos Animais. Revista Multidisciplinar em Saúde, 2021. http://dx.doi.org/10.51161/rems/1912.
Full textAraújo, Indianna Lua Mendes, Luane De Macêdo E. Silva, Thaís Raylla Laurindo Sena Barros, Maria José Lima Do Nascimento, and Francisco Lima Silva. "COLECISTECTOMIA EM CADELA DA RAÇA SPITZ ALEMÃO: RELATO DE CASO." In I Congresso On-line Nacional de Clínica Veterinária de Pequenos Animais. Revista Multidisciplinar em Saúde, 2021. http://dx.doi.org/10.51161/rems/1904.
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