Development and external validation of a prognostic tool for prediction of cancer‐specific mortality after complete loco‐regional pathological staging for squamous cell carcinoma of the penis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a novel postoperative prognostic tool, which attempts to integrate both pathological tumour stage and histopathological factors, for prediction of cancer-specific mortality (CSM) of squamous cell carcinoma of the penis (SCCP). PATIENTS AND METHODS: Patients with SCCP treated with inguinal lymph node dissection (ILND) or sentinel LN biopsy at a single institution were used for nomogram development and internal validation (n = 434), while a second cohort was used for external validation (n = 338). Multivariable Cox proportional hazards were used to examine the prognostic ability of patient age, a modified tumour staging that distinguishes between spongiosum and cavernosum body ingrowth tumours, a modified LN staging that integrates information on presence/absence of LN metastasis, extent of inguinal LN metastases, pelvic LN involvement, and extranodal involvement, and tumour grade. Model performance was quantified using measures of discrimination and calibration. RESULTS: Overall, 36% of patients had positive LN metastases (n = 156). In univariable analyses, the modified tumour and LN staging systems were statistically significantly associated with CSM, and remained in the final model with a discrimination of 89% within internal validation, and 95% within external validation. Calibration was nearly perfect. CONCLUSIONS: The newly developed model integrates important prognostic factors, which existing models do not consider. Its performance was highly accurate using measures of discrimination and calibration.
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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) | 0,000 | 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 ».