Use of Preoperative Plasma Endoglin for Prediction of Lymph Node Metastasis in Patients with Clinically Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Current predictive tools and imaging modalities are not accurate enough to preoperatively diagnose lymph node metastases in patients with prostate cancer. The aim of the study was to evaluate whether preoperative plasma endoglin improves the prediction of lymph node metastases in patients with clinically localized prostate cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: Endoglin levels were measured using a commercially available ELISA assay in banked plasma from 425 patients treated with radical prostatectomy and bilateral lymphadenectomy for clinically localized prostatic adenocarcinoma at two university hospitals between July 1994 and November 1997. Logistic regression analyses were undertaken to evaluate whether endoglin improves the accuracy of a standard preoperative model for prediction of lymph node metastasis and to build a predictive nomogram. RESULTS: Preoperative plasma endoglin levels were higher in patients with higher preoperative total serum prostate-specific antigen (PSA; Spearman correlation coefficient 0.296, P < 0.001), positive surgical margins (P = 0.03), higher pathologic Gleason sum (P = 0.04), and lymph node metastasis (P < 0.001). In a preoperative multivariable logistic regression analysis that included PSA and clinical stage, only preoperative endoglin (odds ratio, 1.17; 95% confidence interval, 1.09-1.26; P < 0.001) and biopsy Gleason sum (odds ratio, 18.57; 95% confidence interval, 1.08-318.36; P = 0.04) were associated with metastasis to lymph nodes. The addition of endoglin to a standard preoperative model (including PSA, clinical stage, and biopsy Gleason sum) significantly improved its accuracy for prediction of lymph node metastasis from 89.4% to 97.8% (P < 0.001). CONCLUSIONS: Preoperative plasma endoglin improves the accuracy for prediction of pelvic lymph node metastasis in patients treated with radical prostatectomy for clinically localized prostate cancer by a statistically and clinically significant margin.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».