Active surveillance for good risk prostate cancer: rationale, method, and results.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many newly diagnosed patients with prostate cancer have "good risk" disease. The challenge is to identify the minority of these patients with aggressive disease and offer them curative treatment, while sparing the remainder the morbidity of unnecessary treatment. PURPOSE: To examine the results of active surveillance with selective delayed intervention in good risk prostate cancer patients. MATERIALS AND METHODS: This was a prospective phase II study of active surveillance of 299 patients. Eighty percent (239 patients) met the criteria for good risk disease: PSA < 10 ng/mL, Gleason < 6, T < 2a. Twenty percent of patients, all of whom who were age 70 or greater, had Gleason 7 cancer or a PSA above 10. RESULTS: At 8 years, overall survival is 85% and disease-specific survival is 99%. A PSA doubling time of < 2 years was linked with likelihood of locally advanced disease. CONCLUSION: Watchful waiting is clearly appropriate for elderly prostate cancer patients with high co-morbidities. For good risk, young, healthy patients, this study supports the feasibility of long-term, close monitoring with early intervention for those who progress rapidly. Approximately two thirds of such patients will remain free of treatment over 8 years.
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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 | 0,013 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».