Validation of 1997 Partin Tables' lymph node invasion predictions in men treated with radical prostatectomy in Montreal Quebec.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The accuracy of 1997 Partin Tables' lymph node invasion (LNI) predictions exhibits important variability in different testing populations. We explored the LNI predictive accuracy in radical prostatectomy (RP) patients from Montreal, Canada. Moreover, we assessed the extent of change in predictive accuracy related to a modification of PSA coding from categorical to continuous. METHODS: We used pretreatment serum PSA, clinical stage, and biopsy Gleason sum from 537 men treated with RP to compare predicted and observed rates of LNI. Accuracy was quantified with receiver-operating characteristics curves. RESULTS: Accuracy was 0.760 in 369 evaluable patients, when categorically coded pretreatment PSA (0-4, 4.1-10, 10.1-20, 20.1+) was combined with clinical stage and biopsy Gleason sum. A 2.7% accuracy increase was noted when categorically coded PSA was replaced with continuously coded values. CONCLUSION: Partin Tables' LNI predictions showed comparable accuracy to a community-based sample from the United States (0.766), and to a recent, multi-institutional sample (0.740). However, accuracy was lower than reported in internal (0.818), and external (0.837) academic, validation cohorts. Accuracy of LNI predictions was appreciably higher, when continuously coded PSA was used.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».