A Nomogram Predicting Prostate Cancer-Specific Mortality after Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We describe a model capable of predicting prostate cancer (PCa)-specific mortality up to 20 years after a radical prostatectomy (RP), which can adjust the predictions according to disease-free interval. PATIENTS AND METHODS: 752 patients were treated with RP for organ-confined PCa. Cox regression modeled the probability of PCa-specific mortality. The significance of the predictors was confirmed in competing risks analyses, which account for other-cause mortality. RESULTS: The mean follow-up was 11.4 years. The 5-, 10-, 15- and 20-year actuarial rates of PCa-specific survival were 99.0, 95.5, 90.9 and 85.7%, respectively. RP Gleason sum (p < 0.001), pT stage (p = 0.007), adjuvant radiotherapy (p = 0.03) and age at RP (p = 0.004) represented independent predictors of PCa-specific mortality in the Cox regression model as well as in competing risks regression. Those variables, along with lymph node dissection status (p = 0.4), constituted the nomogram predictors. After 200 bootstrap resamples, the nomogram achieved 82.6, 83.8, 75.0 and 76.3% accuracy in predicting PCa-specific mortality at 5, 10, 15 and 20 years post-RP, respectively. CONCLUSIONS: At 20 years, roughly 20% of men treated with RP may succumb to PCa. The current nomogram helps to identify these individuals. Their follow-up or secondary therapies may be adjusted according to nomogram predictions.
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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) | 0,002 | 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 ».