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Enregistrement W1559076511 · doi:10.1007/s00345-015-1628-y

Rule-based versus probabilistic selection for active surveillance using three definitions of insignificant prostate cancer

2015· article· en· W1559076511 sur OpenAlexaff
Lionne D. F. Venderbos, Monique J. Roobol, Chris H. Bangma, Roderick C.N. van den Bergh, Leonard P. Bokhorst, Daan Nieboer, Rebecka Arnsrud Godtman, Jonas Hugosson, Theodorus van der Kwast, Ewout W. Steyerberg

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Urology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNomogramProstate cancerMedicineInternal medicineOncologySelection (genetic algorithm)GynecologyCancerArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To study whether probabilistic selection by the use of a nomogram could improve patient selection for active surveillance (AS) compared to the various sets of rule-based AS inclusion criteria currently used. METHODS: We studied Dutch and Swedish patients participating in the European Randomized study of Screening for Prostate Cancer (ERSPC). We explored which men who were initially diagnosed with cT1-2, Gleason 6 (Gleason pattern ≤3 + 3) had histopathological indolent PCa at RP [defined as pT2, Gleason pattern ≤3 and tumour volume (TV) ≤0.5 or TV ≤ 1.3 ml, and TV no part of criteria (NoTV)]. Rule-based selection was according to the Prostate cancer Research International: Active Surveillance (PRIAS), Klotz, and Johns Hopkins criteria. An existing nomogram to define probability-based selection for AS was refitted for the TV1.3 and NoTV indolent PCa definitions. RESULTS: 619 of 864 men undergoing RP had cT1-2, Gleason 6 disease at diagnosis and were analysed. Median follow-up was 8.9 years. 229 (37%), 356 (58%), and 410 (66%) fulfilled the TV0.5, TV1.3, and NoTV indolent PCa criteria at RP. Discriminating between indolent and significant disease according to area under the curve (AUC) was: TV0.5: 0.658 (PRIAS), 0.523 (Klotz), 0.642 (Hopkins), 0.685 (nomogram). TV1.3: 0.630 (PRIAS), 0.550 (Klotz), 0.615 (Hopkins), 0.646 (nomogram). NoTV: 0.603 (PRIAS), 0.530 (Klotz), 0.589 (Hopkins), 0.608 (nomogram). CONCLUSIONS: The performance of a nomogram, the Johns Hopkins, and PRIAS rule-based criteria are comparable. Because the nomogram allows individual trade-offs, it could be a good alternative to rigid rule-based criteria.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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