Parameters predicting postoperative unilateral disease in patients with unilateral prostate cancer in diagnostic biopsy: a rationale for selecting hemiablative focal therapy candidates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Focal hemiablative therapy for prostate cancer is a new treatment alternative. Unilateral and unifocal disease are its main limitations. The aim of this study was to identify the epidemiological, clinical and pathological parameters that may predict unilateral disease in patients diagnosed with prostate cancer. METHODS: We performed a retrospective analysis of patients at our institution between January 2005 and January 2011. Only patients with unilateral disease in prostate biopsy were part of the study. The analysis included age, preoperative prostate-specific antigen (PSA) and its density, prostate volume, biopsy first and second Gleason pattern and Gleason summary, number of biopsy cores, percentage of cancer in biopsy material and the presence of high-grade prostatic intraepithelial neoplasia. Their role as potential predictors was evaluated by univariate and multivariate analysis. RESULTS: A total of 161 patients had unilateral disease after prostate biopsy. A significant correlation was found between prostate volume, PSA density and percentage of cancer in biopsy material and the presence of unilateral disease in the surgical specimen. These are the same factors significant in the univariate analysis. The results of the multivariate analysis demonstrated that PSA density (p = 0.015) and percentage of cancer in biopsy material (p = 0.028) are the most significant predictors. INTERPRETATION: Our results demonstrate that PSA density and the percentage of cancer in biopsy cores are significant predictors for prostate cancer unilaterality and should be considered for the selection of hemiablative focal therapy candidates.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».