Validation of a nomogram predicting the probability of lymph node invasion based on the extent of pelvic lymphadenectomy in patients with clinically localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To develop a multivariate nomogram to predict the rate of lymph node invasion (LNI) in patients with clinically localized prostate cancer according to the extent of extended pelvic lymphadenectomy (PLND), which is associated with significantly higher rate of LNI. PATIENTS AND METHODS The study comprised 781 consecutive patients (median age 66.6 years, range 45–85) treated with PLND and radical retropubic prostatectomy (RRP) for clinically localized prostate cancer. Their median (range) prostate‐specific antigen (PSA) level was 7 (1.03–49.91) ng/mL, and their clinical stages were T1c in 433 (55.4%), T2 in 328 (42%) and T3 in 20 (2.6%). Biopsy Gleason sums were ≤ 6 in 514 (65.8%), 7 in 204 (26.1%) and 8–10 in 63 (8.1%). Multivariate logistic regression models were used to test the association between predictors including PSA level, biopsy Gleason sum, clinical stage, number of nodes removed and the rate of LNI. Finally, regression coefficients were used to develop a nomogram, which was internally validated with 200 bootstrap re‐samples. RESULTS The median (range) number of lymph nodes removed was 14 (2–40); LNI was detected in 71 patients (9.1%). The univariate predictive accuracy for total PSA level, clinical stage, biopsy Gleason sum and number of total nodes removed and examined was 64.2%, 59.8%, 74% and 62.9%, respectively. Except for PSA ( P = 0.2), all variables were statistically significant multivariate predictors of LNI at RRP ( P ≤ 0.001). A nomogram based on clinical stage, PSA level, biopsy Gleason sum and the number of total lymph nodes removed was 78.6% accurate, and 1.8% more accurate than a nomogram without the number of removed lymph nodes. CONCLUSIONS The extent of PLND is directly related to the probability of LNI. The risk of LNI increases linearly, and is proportional to the number of nodes removed and examined. The effect of the increased probability of LNI is weighted more heavily in men with more advanced clinical stage and grade.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».