Validation of active surveillance criteria for pathologically insignificant prostate cancer in Asian men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To validate the ability of contemporary active surveillance protocols to predict pathologically insignificant prostate cancer among Asian men undergoing radical prostatectomy. METHODS: We retrospectively reviewed data on 132 patients eligible for any active surveillance criteria out of 450 patients that underwent radical prostatectomy at several institutions between 2006 and 2013. We validated the ability of seven contemporary active surveillance protocols to predict pathologically insignificant prostate cancer. Traditional and updated criteria to define pathologically insignificant prostate cancer were used. Predictive factors for pathologically insignificant prostate cancer were determined by logistic regression analysis. RESULTS: The predictive rate for updated pathologically insignificant prostate cancer of respective active surveillance criteria was 51% for Johns Hopkins Medical Institution, 41% for Prostate Cancer Research International: Active Surveillance Study, 39% for University of Miami, 32% for University of California, San Francisco, 32% for Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, 31% for Kakehi and 27% for University of Toronto. Predictive rates for pathologically insignificant prostate cancer in Asian men were far lower than in USA men. On multivariate analysis, predictive factors of updated pathologically insignificant cancer was prostate volume (odds ratio 1.07, P = 0.004). By adding prostate volume to Prostate Cancer Research International: Active Surveillance Study criteria, the predictive rate for updated insignificant prostate cancer was improved up to 66.7%. CONCLUSIONS: Active surveillance can be carried out considering the clinical characteristics of prostate cancers depending on ethnicity, as current active surveillance criteria seem to have a lower predictive ability value of insignificant prostate cancer in Asian men compared with men in Western countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».