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Enregistrement W1875720097 · doi:10.1038/bjc.2015.223

Validation of an RNA cell cycle progression score for predicting death from prostate cancer in a conservatively managed needle biopsy cohort

2015· article· en· W1875720097 sur OpenAlexfundno aff
Jack Cuzick, Steven Stone, Gabrielle Fisher, Zi Yang, Bernard V. North, Daniel M. Berney, Luis Beltrán, David Greenberg, Henrik Møller, J E Reid, Alexander Gutin, Jerry S. Lanchbury, M K Brawer, Peter T. Scardino

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKMyriad GeneticsNational Institutes of HealthQueen Mary University of London
Mots-clésMedicineHazard ratioProstate cancerCohortInternal medicineCancerProstateUnivariate analysisOncologyFramingham Risk ScoreProportional hazards modelBiopsyMultivariate analysisConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The natural history of prostate cancer is highly variable and difficult to predict accurately. Better markers are needed to guide management and avoid unnecessary treatment. In this study, we validate the prognostic value of a cell cycle progression score (CCP score) independently and in a prespecified linear combination with standard clinical variables, that is, a clinical-cell-cycle-risk (CCR) score. METHODS: Paraffin sections from 761 men with clinically localized prostate cancer diagnosed by needle biopsy and managed conservatively in the United Kingdom, mostly between 2000 and 2003. The primary end point was prostate cancer death. Clinical variables consisted of centrally reviewed Gleason score, baseline PSA level, age, clinical stage, and extent of disease; these were combined into a single predefined risk assessment (CAPRA) score. Full data were available for 585 men who formed a fully independent validation cohort. RESULTS: In univariate analysis, the CCP score hazard ratio was 2.08 (95% CI (1.76, 2.46), P<10(-13)) for one unit change of the score. In multivariate analysis including CAPRA, the CCP score hazard ratio was 1.76 (95% CI (1.44, 2.14), P<10(-6)). The predefined CCR score was highly predictive, hazard ratio 2.17 (95% CI (1.83, 2.57), χ(2)=89.0, P<10(-20)) and captured virtually all available prognostic information. CONCLUSIONS: The CCP score provides significant pretreatment prognostic information that cannot be provided by clinical variables and is useful for determining which patients can be safely managed conservatively, avoiding radical treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations155
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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