1638 SHOULD VOIDING SYMPTOMS BASED ON AUA SYMPTOM SCORE BE USED TO ORDER A PSA TEST?
Notice bibliographique
Résumé
You have accessJournal of UrologyBenign Prostatic Hyperplasia: Epidemiology and Natural History/Evaluation and Markers1 Apr 20101638 SHOULD VOIDING SYMPTOMS BASED ON AUA SYMPTOM SCORE BE USED TO ORDER A PSA TEST? Dan Lewinshtein, Jason Kim, Stephen Lukasewycz, and Christopher Porter Dan LewinshteinDan Lewinshtein More articles by this author , Jason KimJason Kim More articles by this author , Stephen LukasewyczStephen Lukasewycz More articles by this author , and Christopher PorterChristopher Porter More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1016/j.juro.2010.02.1419AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookTwitterLinked InEmail INTRODUCTION AND OBJECTIVES The AUA and the Canadian Urological Association (CUA) both suggest asking for a PSA in patients with lower urinary tract symptoms (LUTS) and a life expectancy more than ten years. We explored whether the AUA symptom score (AUASS) could predict PSA level and prostate needle biopsy (PNB) outcomes. METHODS We reviewed an IRB approved prospective database of patients referred to our clinic for elevated PSA or a suspicious digital rectal examination. The patients had all completed an AUASS questionnaire. AUASS was modeled as a categorical variable based on severity. We used logistic and linear regression and receiver operator curve (ROC) analysis to evaluate the ability of AUASS to predict PSA and PNB outcome. We adjusted for age and prostate volume (PV). The Kruskal-Wallis test was used to detect a difference in median PSA between the AUASS categories. RESULTS The cohort consisted of 890 patients. Median age, prostate volume(PV), and AUASS were 63 years, 35cc, and 8 points, respectively. 48%, 44% and 8% were AUASS mild, moderate, and severe, respectively. Median PSA was 4.5 ng/ml. The Kruskal-Wallis test revealed no difference in median PSA amongst the three AUASS categories. On univariate analysis, AUASS was not a significant predictor (p>0.05) of biopsy outcome or PSA, modeled as a continuous variable. However, AUASS was predictive (OR=1.6 & 1.3, p<0.001) when PSA was modeled as a binary outcome (>4.0 or not). On multivariate analysis, when adjusted for age and prostate volume, AUASS was no longer predictive (p=0.1) of PSA level. With ROC analysis, the predictive accuracy of AUASS for PSA (see figure) and biopsy outcome was 55% and 49%, respectively. CONCLUSIONS In our analysis, AUASS did not predict PSA level. Therefore, patients in our cohort with abnormal voiding based on AUASS, are not at increased risk of having an elevated PSA. Seattle, WA© 2010 by American Urological Association Education and Research, Inc.FiguresReferencesRelatedDetails Volume 183Issue 4SApril 2010Page: e633 Advertisement Copyright & Permissions© 2010 by American Urological Association Education and Research, Inc.MetricsAuthor Information Dan Lewinshtein More articles by this author Jason Kim More articles by this author Stephen Lukasewycz More articles by this author Christopher Porter More articles by this author Expand All Advertisement Advertisement PDF downloadLoading ...
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».