Highly predictive survival nomogram after upper urinary tract urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nephroureterectomy is the surgical standard of care for patients with upper urinary-tract urothelial carcinoma. The objectives of the current study were to identify the most informative predictors of cancer-specific mortality after nephroureterectomy, to devise an algorithm capable of predicting the individual probability of cancer-specific mortality, and to compare its prognostic accuracy to that of the International Union Against Cancer (UICC) staging system. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database, the authors identified 5918 patients who had been treated with nephroureterectomy. Within the development cohort (n=2959), multivariate Cox regression models predicting cancer-specific mortality were fitted by using age, stage, nodal status, sex, grade, race, type of surgery (nephroureterectomy with or without bladder-cuff removal), and tumor location (renal pelvis vs ureter). Backward variable elimination according to the Akaike information criterion identified the most accurate and parsimonious model. Model validation and calibration were performed within the external validation cohort (n=2959). External validation was also applied to the UICC staging system. RESULTS: The 5-year freedom from cancer-specific mortality rates in both the development and external validation cohorts was 77.3%. The most informative and parsimonious nomogram for cancer-specific-mortality-free survival relied on age, pT and pN stages, and tumor grade. In external validation, nomogram prediction of 5-year cancer-specific-mortality-free rate was 75.4% accurate and was significantly better (P<.001) than the UICC staging system (64.8%). CONCLUSIONS: The current nomogram is capable of predicting the prognosis in patients with upper urinary-tract urothelial carcinoma treated by nephroureterectomy with better accuracy than the UICC staging system. The authors recommend the application of this nomogram to routine clinical practice when counseling or making clinical decisions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».