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Enregistrement W2136709806 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-07-5110

Predictive Value of Plasma Hepatocyte Growth Factor/Scatter Factor Levels in Patients with Clinically Localized Prostate Cancer

2008· article· en· W2136709806 sur OpenAlexaff
Amit Gupta, Pierre I. Karakiewicz, Claus G. Roehrborn, Yair Lotan, Alexandre R. Zlotta, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocyte growth factorProstate cancerInternal medicineProstatectomyLymph nodeOncologyMetastasisUrologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Hepatocyte growth factor/scatter factor (HGF/SF) is a multifunctional cytokine that is involved in cancer growth, motility, invasion, and angiogenesis. We assessed whether preoperative plasma levels of HGF can enhance the accuracy of standard models for predicting pathologic features and clinical outcomes. EXPERIMENTAL DESIGN: The study comprised 421 consecutive patients treated with radical prostatectomy and bilateral lymphadenectomy for clinically localized prostatic adenocarcinoma. HGF/SF was measured using a commercially available immunoassay. Multivariate logistic regression was used to assess the relationship between plasma HGF/SF and pathologic features. Multivariate Cox regression was used to predict disease recurrence. One thousand bootstrap replicates were created for internal validation and predictive accuracies were estimated for each model. RESULTS: Plasma HGF/SF levels were significantly elevated in patients with lymph node and/or seminal vesicle invasion (P < 0.0001 and P = 0.007, respectively). Preoperative plasma HGF/SF level was an independent predictor of lymph node invasion [odds ratio (OR) for every 100 pg/mL increase in HGF/SF, 1.82; 95% confidence interval (95% CI), 1.33-2.49] and seminal vesicle invasion (OR, 1.18; 95% CI, 1.06-1.3). Addition of HGF/SF increased the accuracy of a base model that included standard preoperative variables for prediction of lymph node invasion by 6.7% (predictive accuracy, 98.4%). HGF/SF also independently predicted disease recurrence after surgery (hazard ratio, 1.07; 95% CI, 1.0-1.15). CONCLUSIONS: Preoperative plasma level of HGF/SF is an independent predictor of prostate cancer metastasis to lymph nodes and disease recurrence after surgery. Use of HGF may help in therapeutic decision-making and enrollment into clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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