Nomogram use for the prediction of indolent prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for prostate cancer has resulted in an increased incidence-to-mortality ratio. Not all cancers deserve immediate treatment. It has therefore become more important to be able to identify those cases of screen-detected prostate cancer most likely to show indolent behavior. METHODS: The Kattan-nomogram for the prediction of indolent prostate cancer was validated and recalibrated for use in a screening setting. The recalibrated nomogram was used to calculate the number of men who were predicted to have indolent cancer in a screen-detected cohort from the European Randomized study of Screening for Prostate Cancer (ERSPC), section Rotterdam. RESULTS: Of 1629 cancers detected in 2 subsequent screening rounds 825 were suitable for nomogram use. The remainder were very unlikely to have indolent cancer. A total of 485 men (485 of 825 = 59%) were predicted to have indolent cancer, which is 30% (485 of 1629) of all screen-detected cases. Cancers found at repeated screening after 4 years had a higher probability of indolent cancer than cases from the prevalence screening (44% vs 23%; P < .001). CONCLUSIONS: The current nomogram can identify substantial groups of screen-detected cancers that are likely indolent and can therefore be considered for active surveillance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».