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Enregistrement W2470676101 · doi:10.1111/bju.13570

Primary Gleason pattern upgrading in contemporary patients with D'Amico low‐risk prostate cancer: implications for future biomarkers and imaging modalities

2016· article· en· W2470676101 sur OpenAlexaff
Sami‐Ramzi Leyh‐Bannurah, Hiba Abou‐Haidar, Paolo Dell’Oglio, Jonas Schiffmann, Zhe Tian, Hans Heinzer, Hartwig Huland, Markus Graefen, Lars Budäus, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProstatectomyLogistic regressionCancerOncologyProstateGynecologyStage (stratigraphy)Prostate-specific antigenInternal medicineUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To retrospectively assess the rate of high‐grade primary Gleason upgrading ( HGPGU ) to primary Gleason pattern 4 or 5 in a contemporary cohort of patients with D'Amico low‐risk prostate cancer including those who fulfilled Prostate Cancer Research International Active Surveillance ( PRIAS ) criteria, and to develop a tool for HGPGU prediction. HGPGU is a contraindication in most active surveillance ( AS ) and focal therapy protocols. Patients and Methods In all, 10 616 patients with localised prostate cancer were treated at a high‐volume European tertiary care centre from 2010 to 2015 with radical prostatectomy. Analyses were restricted to 1 819 patients with D'Amico low‐risk prostate cancer (17.1%) with prostate‐specific antigen ( PSA ) levels of <10.0 ng/mL, cT 1c– cT 2a and Gleason score ≤6, and were repeated within 772 of the men (7.3%) who fulfilled the PRIAS criteria for AS ( PSA level of ≤10 ng/mL, T1c–T2, Gleason score ≤6, PSA density ( PSAD ) of <0.2 ng/mL 2 , ≤2 positive cores). Uni‐ and multivariable logistic regression models were fitted, testing predictors of HGPGU . The final logistic regression model was based on the most informative variables. Results There was HGPGU in 88 (4.8%) patients with D'Amico low‐risk prostate cancer and in 32 (4.1%) of the subgroup who were PRIAS eligible. Multivariable analysis predicting HGPGU for the patients with D'Amico low‐risk yielded three independent predictors: age, PSAD , and clinical tumour stage ( P = 0.008, P = 0.005 and P = 0.021, respectively). Within the same patients, the model using all vs the most informative variables resulted in area under the curves ( AUC s) of 69.2% and 68.3%, respectively. Multivariable analysis of those who were PRIAS eligible, yielded age and number of positive cores as independent predictors of HGPGU ( P = 0.002 and P = 0.049, respectively; AUC 64.9%). Conclusions The low accuracy (invariably <70%) for HGPGU prediction in both patients with D'Amico low‐risk prostate cancer and PRIAS eligibility indicates that these variables have poor predictive ability in contemporary patients. Despite HGPGU being a rare phenomenon, it may have life threatening implications and consequently alternatives such as biomarkers, genetic markers, or imaging modalities at re‐biopsy are needed.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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