Prognosis of patients with pelvic lymph node ( <scp>LN</scp> ) metastasis after radical prostatectomy: Value of extranodal extension and size of the largest <scp>LN</scp> metastasis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prognostic role of extranodal extension (ENE) and the size of the largest lymph node (LN) metastasis in predicting early biochemical relapse (eBCR) in patients with LN metastasis after radical prostatectomy (RP). PATIENTS AND METHODS: We evaluated BCR-free survival in men with LN metastases after RP and pelvic LN dissection performed in six high-volume centres. Multivariable Cox regression tested the role of ENE and diameter of largest LN metastasis in predicting eBCR after adjusting for clinicopathological variables. We compared the discrimination of multivariable models including ENE, the size of largest LN metastasis and the number of positive LNs. RESULTS: Overall, 484 patients were included. The median (interquartile range, IQR) follow-up was 16.1 (6-27.5) months. The median (IQR) number of removed LNs was 10 (4-14), and the median (IQR) number of positive LNs was 1 (1-2). ENE was present in 280 (58%) patients, and 211 (44%) had their largest metastasis >10 mm. Patients with ENE and/or largest metastasis of >10 mm had significantly worse eBCR-free survival (all P < 0.01). On multivariable analysis, number of positive LNs (≤2 vs >2) and the diameter of LN metastasis (≤10 vs >10 mm), but not ENE, were significant predictors of eBCR (all P < 0.003). ENE and diameter of LN metastasis increased the area under the curve of a baseline multivariable model (0.663) by 0.016 points. CONCLUSIONS: The diameter of the largest LN metastasis and the number of positive LNs are independent predictors of eBCR. Considered together, ENE and the diameter of the largest LN metastasis have less discrimination than the number of positive LNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».