Critical assessment of tools to predict clinically insignificant prostate cancer at radical prostatectomy in contemporary men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overtreatment of prostate cancer (PCa) is a concern, especially in patients who might qualify for the diagnosis of insignificant prostate cancer (IPCa). The ability to identify IPCa prior to definitive therapy was tested. METHODS: In a cohort of 1132 men a nomogram was developed to predict the probability of IPCa. Predictors consisted of prostate-specific antigen (PSA), clinical stage, biopsy Gleason sum, core cancer length and percentage of positive biopsy cores (percent positive cores). IPCa was defined as organ-confined PCa (OC) with tumor volume (TV) <0.5 cc and without Gleason 4 or 5 patterns. Finally, an external validation of the most accurate IPCa nomogram was performed in the same group. RESULTS: IPCa was pathologically confirmed in 65 (5.7%) men. The 200 bootstrap-corrected predictive accuracy of the new nomogram was 90% versus 81% for the older nomogram. However, in cutoff-based analyses of patients who were qualified by our and the older nomograms as high probability for IPCa, respectively 63% and 45% harbored aggressive PCa variants at radical prostatectomy (Gleason score 7-10, ECE, SVI, and/or LNI). CONCLUSIONS: Despite a high accuracy, currently available models for prediction of IPCa are incorrect in 10% to 20% of predictions. The rate of misclassification is even further inflated when specific cutoffs are used. As a consequence, extreme caution is advised when statistical tools are used to assign the diagnosis of IPCa.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».