Predictive Value of Plasma Hepatocyte Growth Factor/Scatter Factor Levels in Patients with Clinically Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».