Does perineural invasion in a radical prostatectomy specimen predict biochemical recurrence in men with prostate cancer?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The ability of perineural invasion (PNI) in radical prostatectomy (RP) specimens to predict biochemical recurrence (BCR) is unclear. This study investigates this controversial question in a large cohort. METHODS: A retrospective analysis was undertaken of prospectively collected data from 1497 men who underwent RP (no neoadjuvant therapy) for clinically localized prostate cancer. The association of PNI at RP with other clinicopathological parameters was evaluated. The correlation of clinicopathological factors and BCR (defined as prostate-specific antigen [PSA] >0.2 ng/mL) was investigated with univariable and multivariable Cox regression analysis in 1159 men. RESULTS: PNI-positive patients were significantly more likely to have a higher RP Gleason score, pT3 disease, positive surgical margins, and greater cancer volume (p < 0.0005). The presence of PNI significantly correlated with BCR on univariable (hazard ratio 2.30, 95% confidence interval 1.50-3.55, p < 0.0005), but not multivariable analysis (p = 0.602). On multivariable Cox regression analysis the only independent prognostic factors were preoperative PSA, RP Gleason score, pT-stage, and positive surgical margin status. These findings are limited by a relatively short follow-up time and retrospective study design. CONCLUSIONS: PNI at RP is not an independent predictor of BCR. Therefore, routine reporting of PNI is not indicated. Future research should be targeted at the biology of PNI to increase the understanding of its role in prostate cancer progression.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».