Notice bibliographique
Résumé
Clinical outcomes in patients with localized prostate cancers are heterogeneous. In recent years, analyses of large datasets from multiple centres have yielded a better understanding of how to measure risk in localized prostate cancer. Regardless of whether patients are treated with prostatectomy, radiotherapy, brachytherapy, or expectant management, three factors appear correlated with clinical outcome: biopsy Gleason score, clinical T stage, and serum prostate-specific antigen (PSA). Partin Tables, derived from these parameters and recently updated and refined, may be used to estimate the risk of metastasis and to assess certain aspects of surgical management in clinically localized disease. Partin tables, however, are limited by the fact that pathologic stage does not always predict clinical outcome. Nomograms that employ serum PSA, biopsy Gleason score, and clinical T-stage have been developed with the aim of predicting clinical recurrence after radical prostatectomy or radiation therapy. Three risk categories for clinically localized prostate cancer have recently been developed by the Canadian Genito-Urinary Radiation Oncologists Consensus Conference, which group cases according to serum PSA, T-stage, and biopsy Gleason score. Additional factors have been assessed in the hopes of improving the prediction of outcome in clinically localized disease, but none of these has consistently been demonstrated to add independent value to the principal parameters of serum PSA, T-stage, and Gleason score. Virtually all predictive nomograms, algorithms, and tables incorporate a combination of these three parameters. While these tools may be useful in prognosticating an individual case, several limitations preclude their widespread use. The greatest benefit to date of risk stratification is its use in comparing outcomes of series of patients treated with various modalities, and in clinical trial design and analysis.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».