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Enregistrement W2341616996 · doi:10.1016/j.juro.2016.01.122

Low Other Cause Mortality Rates Reflect Good Patient Selection in Patients with Prostate Cancer Treated with Radical Prostatectomy

2016· article· en· W2341616996 sur OpenAlexaff
Katharina Böehm, Alessandro Larcher, Zhe Tian, Philipp Mandel, Jonas Schiffmann, Pierre I. Karakiewicz, Markus Graefen, Hartwig Huland, Derya Tilki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyProstate cancerUrologySelection (genetic algorithm)ProstateOncologyCancerGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Treatment decisions in patients with prostate cancer are affected by patient age regardless of higher life expectancy compared to the baseline population. Our aim was to quantify cancer specific and other cause mortality rates after radical prostatectomy. MATERIALS AND METHODS: A total of 8,741 patients with prostate cancer underwent radical prostatectomy between 1992 and 2009 at a European center. Ten-year other cause and cancer specific mortality rates were determined by age and comorbidities, and age and Cancer of the Prostate Risk Assessment Post-Surgical (CAPRA-S) risk groups. Competing risk regression was used for risk factor analyses including clinical and pathological variables. RESULTS: Ten-year other cause mortality rates increased with patient age, including 4.8%, 9.8%, 13.6% and 16.5% in men younger than 60, 60 to 64, 65 to 69 and 70 years or older, respectively. Cancer specific mortality was the leading cause of death in CAPRA-S high risk cases regardless of age. On multivariate analyses age groups achieved independent predictor status for other cause mortality (ages 60 to 64 years HR 1.81, 95% CI 1.26-2.62, 65 to 69 years HR 2.48, 95% CI 1.73-3.56 and 70 years or greater HR 3.02, 95% CI 1.97-4.62) as well as Charlson comorbidity indexes 1 (HR 1.45, 95% CI 1.00-2.09) and 3 or greater (HR 3.99, 95% CI 1.57-10.1). Gleason score 3 + 4 and 4 + 3 or greater, pT3b stage, lymph node invasion and positive margin status achieved independent predictor status when the end point was cancer specific mortality. The CAPRA-S high risk constellation increased cancer specific mortality risk in multifold fashion (HR 26, 95% CI 16-56). CONCLUSIONS: In patients with the CAPRA-S high risk constellation the rate of cancer specific mortality increased in multifold fashion and contributed to most deaths regardless of patient age. Low other cause mortality rates in all age groups showed reasonable patient selection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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