Prostate Cancer Treatment on the Basis of an Individual Risk Profile; Can we Reduce Overtreatment?
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is the most prevalent cancer in male population with an incidence rate of 93 per 100.000 men in Europe and is the sixth leading cause of cancer related deaths in men. In the last two decades the incidence of PCa has increased, which is related to widespread prostate-specific antigen (PSA) based screening and increased life expectancy. Mortality rates of prostate cancer have been reduced due to improvement in treatment and/or the widespread screening activities. Major down sides of screening are the potential risks of overdiagnosis and subsequent overtreatment. Approximately 50% of PCa cases detected through screening are potentially overdiagnosed and hence do not require active treatment. However, in clinical practice men with a potentially non-life-threatening cancer (indolent cancer) are often treated actively resulting in unnecessary suffering from serious side effects coinciding with active treatment. The way out of this dilemma is two-fold. First, the actual diagnosis could be delayed or even avoided and second, radical treatment could be delayed or avoided for patients with low-risk PCa. To better predict the presence of a (potentially indolent) prostate cancer nomograms have been developed. These multivariate prediction tools can be of aid in avoiding unnecessary biopsies reducing overdiagnosis, or identifying potentially indolent prostate cancer after diagnosis and hence adapt the treatment strategy. In this expert opinion we discuss the available tools and their performance in reducing the unwanted side effects of prostate cancer screening. In addition, we provide an overview of strategies concerning optimisation and individualisation of treatment, to reduce overtreatment of prostate cancer.
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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) | 0,001 | 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 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 ».