Nomograms Provide Improved Accuracy for Predicting Survival after Radical Cystectomy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To develop multivariate nomograms that determine the probabilities of all-cause and bladder cancer-specific survival after radical cystectomy and to compare their predictive accuracy to that of American Joint Committee on Cancer (AJCC) staging. METHODS: We used Cox proportional hazards regression analyses to model variables of 731 consecutive patients treated with radical cystectomy and bilateral pelvic lymphadenectomy for bladder transitional cell carcinoma. Variables included age of patient, gender, pathologic stage (pT), pathologic grade, carcinoma in situ, lymphovascular invasion (LVI), lymph node status (pN), neoadjuvant chemotherapy (NACH), adjuvant chemotherapy (ACH), and adjuvant external beam radiotherapy (AXRT). Two hundred bootstrap resamples were used to reduce overfit bias and for internal validation. RESULTS: During a mean follow-up of 36.4 months, 290 of 731 (39.7%) patients died; 196 of 290 patients (67.6%) died of bladder cancer. Actuarial all-cause survival estimates were 56.3% [95% confidence interval (95% CI), 51.8-60.6%] and 42.9% (95% CI, 37.3-48.4%) at 5 and 8 years after cystectomy, respectively. Actuarial cancer-specific survival estimates were 67.3% (62.9-71.3%) and 58.7% (52.7-64.2%) at 5 and 8 years, respectively. The accuracy of a nomogram for prediction of all-cause survival (0.732) that included patient age, pT, pN, LVI, NACH, ACH, and AXRT was significantly superior (P=0.001) to that of AJCC staging-based risk grouping (0.615). Similarly, the accuracy of a nomogram for prediction of cancer-specific survival that included pT, pN, LVI, NACH, and AXRT (0.791) was significantly superior (P=0.001) to that of AJCC staging-based risk grouping (0.663). CONCLUSIONS: Multivariate nomograms provide a more accurate and relevant individualized prediction of survival after cystectomy compared with conventional prediction models, thereby allowing for improved patient counseling and treatment selection.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 découle