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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».