Biopsies Performed at Tertiary Care Centers are Superior to Referral Biopsies in Predicting Pathologic Gleason Sum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Biopsy grading at tertiary care centers may or may not be superior to biopsies performed at referral institutions. METHODS: Referral biopsy and tertiary care center biopsy Gleason sums were studied in 758 men treated with radical prostatectomy (RP) at a tertiary care center between 1992 and 2004. Grade agreement was calculated using the Cohen kappa (ê). Logistic regression models predicting high-grade prostate cancer at RP were fitted using either referral or tertiary care center biopsies. Comparison of bootstrap-corrected predictive accuracy estimates were performed using the Mantel-Haenszel test. RESULTS: Grade agreement between biopsy and RP Gleason sum was higher (P = 0.003) for tertiary care center biopsies v referral biopsies (55.5% v 47.9%; P = 0.003). Upgrading occurred in 39.8% of referral biopsies v 32.6% of tertiary care center biopsies (P = 0.03). Tertiary care center biopsies were more accurate in determining RP Gleason sum than referral biopsies (71.5% v 65.6%, P = 0.04). CONCLUSION: More accurate prediction of RP Gleason grade may be achieved if biopsy is performed and graded at tertiary care centers.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».