ABSTRACT Purpose: To compare transperineal (TP) vs transrectal (TR) magnetic resonance imaging (MRI) and transrectal ultrasound (TRUS) fusion-guided prostate biopsy (PBx) in a large, ethnically diverse and multiracial cohort. Materials and Methods: Consecutive patients who underwent multiparametric (mp) MRI followed by TP or TR TRUS-fusion guided PBx, were identified from a prospective database (IRB #HS-13-00663). All patients underwent mpMRI followed by 12-14 core systematic PBx. A minimum of two additional target-biopsy cores were taken per PIRADS≥3 lesion. The endpoint was the detection of clinically significant prostate cancer (CSPCa; Grade Group, GG≥2). Statistical significance was defined as p<0.05. Results: A total of 1491 patients met inclusion criteria, with 480 undergoing TP and 1011 TR PBx. Overall, 11% of patients were Asians, 5% African Americans, 14% Hispanic, 14% Others, and 56% White, similar between TP and TR (p=0.4). For PIRADS 3-5, the TP PBx CSPCa detection was significantly higher (61% vs 54%, p=0.03) than TR PBx, but not for PIRADS 1-2 (13% vs 13%, p=1.0). After adjusting for confounders on multivariable analysis, Black race, but not the PBx approach (TP vs TR), was an independent predictor of CSPCa detection. The median maximum cancer core length (11 vs 8mm; p<0.001) and percent (80% vs 60%; p<0.001) were greater for TP PBx even after adjusting for confounders. Conclusions: In a large and diverse cohort, Black race, but not the biopsy approach, was an independent predictor for CSPCa detection. TP and TR PBx yielded similar CSPCa detection rates; however the TP PBx was histologically more informative. Purpose (TR (MRI TRUS (TRUS fusionguided fusion (PBx cohort Methods mp (mp TRUSfusion IRB #HS1300663. HS1300663 HS #HS 13 00663 . #HS-13-00663) 1214 12 14 12-1 targetbiopsy target PIRADS3 3 PIRADS≥ lesion (CSPCa Group GG≥2. GG2 GG GG≥2 2 GG≥2) p005 p 0 05 p<0.05 Results 149 criteria 48 101 Overall 11 Asians 5 Americans Hispanic Others 56 White p=0.4. p04 p=0.4 4 (p=0.4) 35, 35 5, 3-5 61% 61 (61 54 54% p=0.03 p003 03 1 1- 13% (13 p=1.0. p10 p=1.0 p=1.0) analysis race TR, , TR) (1 8mm mm p<0.001 p0001 001 80% 80 (80 60% 60 Conclusions rates informative #HS1300663 HS130066 0066 #HS-13-00663 121 12- GG≥ p00 p<0.0 10 p0 p=0. (p=0.4 3- 6 (6 p=0.0 p1 p=1. ( p<0.00 p000 00 8 (8 #HS130066 HS13006 006 #HS-13-0066 p<0. p=0 (p=0. p=1 #HS13006 HS1300 #HS-13-006 p<0 p= (p=0 #HS1300 HS130 #HS-13-00 p< (p= #HS130 HS13 #HS-13-0 (p #HS13 HS1 #HS-13- #HS1 #HS-13 #HS-1 #HS-

Abstract: Piketty claims that the gap between the return to capital and the growth rate (r-g) governs the evolution of wealth inequality. This paper assesses its empirical validity using an IV approach and almost one century of US data. Our results are twofold: First, wealth shares are nonstationary, necessitating first differences to draw a valid inference from any econometric exercise. This is consistent with Pikettys line of argumentation and casts doubt on studies on inequality that use inequality levels without showing the trending behavior of the data. Second, r-g played a significant role in the evolution of wealth inequality over the last century, both statistically and economically. In particular, r-g can explain over 50% of the increase in wealth inequality since the late 1970s.

Resumen Piketty afirma que la brecha entre el rendimiento del capital y la tasa de crecimiento (r-g) gobierna la evolución de la desigualdad de la riqueza. Este documento evalúa su validez empírica utilizando un enfoque IV y casi un siglo de datos de Estados Unidos. Nuestros resultados pueden resumirse en dos: en primer lugar, las proporciones de riqueza no son estacionarias, lo que requiere primeras diferencias para obtener inferencias válidas de cualquier ejercicio econométrico. Esto es consistente con la línea de argumentación de Piketty y pone en duda los estudios sobre desigualdad que utilizan niveles de desigualdad sin mostrar el comportamiento tendencial de los datos. En segundo lugar, r-g desempeñó un papel importante en la evolución de la desigualdad de la riqueza durante el último siglo, tanto estadística como económica-mente. En particular, r-g puede explicar más del 50% del aumento en la desigualdad de la riqueza desde finales de la década de 1970.

Abstract: Background: Inequality increased in recent years. Among the explanatory forces recent improvements in the information and communication technology play a dominant role. The reason is that those improvements facilitate certain forms of cooperation among agents which changes the division of the economic surplus. Methods: In order to study how different forms of cooperation affect inequality, I develop a model of cooperation among heterogeneously talented agents allowing for two types of cooperation: Between-task cooperation and within-task cooperation. The former reflects the assignment of different agents to different tasks. The latter represents the reassignment of tasks in case of non-compliance of some agent. The costs of this form of cooperation decreased substantially due to the spread of internet, e-mail, cellular phones, and wireless technology. The equilibrium allocation is characterized, particularly the equilibrium sorting of agents into cooperations and the matching between agents. Results: Cooperation leads to increasing inequality at the top and decreasing inequality at the bottom of the talent distribution in comparison to a hypothetical situation without any division of labor. Additionally, within-task cooperation is shown to be more inequality-enhancing than between-task cooperation. Thus, the model is able to generate the recent spike in income inequality due to the ICT revolution in recent years. Moreover, the model implies a positive correlation between higher moments of the talent distribution and the skill premium which is consistent with the empirical evidence and sheds some light on potential evolutions in inequality due to changes in the distribution of task difficulty over time. Conclusions: Recent improvements in the information and communication technology is likely to cause new spikes in inequality. The society has to be aware of those tendencies to fight poverty and the exclusion of large parts of the society when it comes to economic development.

Resumen: Antecedentes: La desigualdad ha aumentado en los últimos años. Los avances recientes en las tecnologías de la información y la comunicación tienen un papel dominante entre las fuerzas explicativas. La razón es que tales avances facilitan ciertas formas de cooperación entre los agentes que cambian la división del excedente económico. Métodos: Para poder estudiar la manera en que diferentes formas de cooperación afectan la desigualdad se elaboró un modelo de cooperación entre agentes de talentos heterogéneos que permiten dos tipos de cooperación: entre tareas y dentro de tareas. La primera refleja la asignación de diferentes agentes para diferentes tareas. La segunda representa la reasignación de tareas en caso de que algún agente no cumpla. Los costos de esta forma de cooperación disminuyeron de manera sustancial debido a la difusión de Internet, el correo electrónico, los teléfonos celulares y la tecnología inalámbrica. La asignación del equilibrio es caracterizada, en particular la clasificación del equilibrio de agentes en cooperaciones y la concordancia entre agentes. Resultados: La cooperación lleva a una mayor desigualdad en la parte superior y a una menor desigualdad en la parte inferior de la distribución del talento en comparación con una situación hipotética sin ninguna división del trabajo. Además, se ha demostrado que la cooperación dentro de las tareas tiende a aumentar más la desigualdad que la cooperación entre las tareas. Por lo tanto, el modelo es capaz de generar el reciente incremento en la desigualdad de ingresos debido a la revolución de las TIC en los últimos años. Además, el modelo implica una correlación positiva entre los momentos más altos de la distribución del talento y la prima por cualificaciones que es coherente con la evidencia empírica y esclarece algunas evoluciones potenciales en la desigualdad debido a cambios en la distribución de la dificultad de las tareas a lo largo del tiempo. Conclusiones: Es probable que los recientes avances en las tecnologías de la información y la comunicación causen nuevos incrementos en la desigualdad. La sociedad debe estar consciente de esas tendencias para luchar contra la pobreza y la exclusión de sectores amplios de la sociedad cuando se trata de desarrollo económico.