Significant upgrading affects a third of men diagnosed with prostate cancer: predictive nomogram and internal validation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the rate of significant upgrading from biopsy to radical prostatectomy (RP) specimens in a contemporary cohort, and to develop a prognostic model capable of predicting the probability of significant upgrading, as previous reports indicate that up to 43% of men with low-grade prostate cancer at biopsy will be diagnosed with high-grade cancer at RP. PATIENTS AND METHODS: The study cohort comprised 4789 men (median age 63 years, range 39-82) treated with RP, with available clinical stage, prostate-specific antigen levels, biopsy and RP Gleason sum values. These variables were used as predictors in multivariate logistic regression models (LRMs) addressing the rate of significant Gleason sum upgrading, defined as a Gleason sum increase either from < or = 6 to > or = 7 or from 7 to > or = 8 between the biopsy and RP specimens. Regression coefficients were used to develop and validate (200 bootstrap re-samples) a nomogram predicting significant biopsy Gleason sum upgrading. RESULTS: Significant biopsy Gleason sum upgrading was recorded in 1349 (28.2%) patients. In multivariate LRMs, all predictors were highly significant (all P < 0.001). The bootstrap-corrected accuracy of the nomogram predicting the probability of significant Gleason sum upgrading between biopsy and RP specimens was 75.7%. CONCLUSION: Our nomogram might prove highly useful when the possibility of a more aggressive Gleason variant could change the treatment options.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».