Assessing Individual Risk for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To construct a clinical nomogram instrument to estimate individual risk for having prostate cancer (PC) for patients undergoing prostate specific antigen (PSA) screening, using all risk factors known for PC. PATIENTS AND METHODS: We conducted a cross-sectional study of 3,108 men who underwent a prostate biopsy, including a subset of 408 volunteers with normal PSA levels. Factors including age, family history of PC (FHPC), ethnicity, urinary symptoms, PSA, free:total PSA ratio, and digital rectal examination (DRE) were incorporated in the model. A nomogram was constructed to assess risk for any and high-grade PC (Gleason score >or= 7). RESULTS: Of the 3,108 men, 1,304 (42.0%) were found to have PC. Among the 408 men with a normal PSA (< 4.0 ng/mL), 99 (24.3%) had PC. All risk factors were important predictors for PC by multivariate analysis (P, .01 to .0001). The area under the curve (AUC) for the nomogram in predicting cancer, which included age, ethnicity, FHPC, urinary symptoms, free:total PSA ratio, PSA, and DRE, was 0.74 (95% CI, 0.71 to 0.81) and 0.77 (95% CI, 0.74 to 0.81) for high-grade cancer. This was significantly greater than the AUC that considered using the conventional screening method of PSA and DRE only (0.62; 95% CI, 0.58 to 0.66 for any cancer; 0.69; 95% CI, 0.65 to 0.73 for high-grade cancer). From receiver operating characteristic analysis, risk factors including age, ethnicity, FHPC, symptoms, and free:total PSA ratio contributed significantly more predictive information than PSA and DRE. CONCLUSION: In a PC screening program, it is important to consider age, family history of PC, ethnicity, urinary voiding symptoms, and free:total PSA ratio, in addition to PSA and DRE.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».