Risk factors for PSA bounce following radiotherapy: outcomes from a multi-modal therapy analysis.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To identify risk factors for PSA bounce (PSAb) and compare characteristics of prostate cancer patients treated with brachytherapy and external beam radiotherapy (EBRT). MATERIALS AND METHODS: We identified 362 patients treated for low risk prostate adenocarcinoma (D'Amico criteria) with a follow up time of at least 36 months. Patients received either: 1) EBRT 76 Gy in 38 fractions (n = 58); 2) hypofractionated EBRT, 45 Gy in 9 once-weekly fractions (n = 74); 3) seed brachytherapy (n = 230). PSAb was defined as a rise >= 0.2 ng/mL with subsequent return to baseline within the first 3 years after treatment. Univariate and multivariate logistic regression models were estimated to assess the association between clinical factors and occurrence of PSAb. RESULTS: There was no significant difference between treatment groups (p = 0.349), with an overall PSAb rate of 28.5%. Upon univariate analysis, the following were predictive of a lower PSAb rate: older age (OR = 0.96), higher PSA at diagnosis (OR = 0.87), more positive biopsy cores (OR = 0.98), and a higher Cancer of the Prostate Risk Assessment (CAPRA) score (CAPRA of 3 versus 1: OR = 0.33). Multivariate analysis confirmed the significance of fewer positive biopsy cores (OR = 0.99) and a lower CAPRA score (CAPRA 3 versus 1: OR = 0.34). These factors also predicted a shorter time to first PSAb. CONCLUSIONS: We found comparable rates of PSAb after different regimens of radiotherapy. We hypothesize that it results from late damage to healthy prostatic tissue. This idea is supported by the fact that we found that clinical factors indicative of a lower tumor burden were predictive of a PSAb.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».