Suboptimal use of pelvic lymph node dissection: Differences in guideline adherence between robot-assisted and open radical prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our aim was to assess adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) and American Urological Association (AUA) guidelines for pelvic lymph node dissection (PLND) at the time of either robot-assisted (RARP) or open radical prostatectomy (ORP). METHODS: We relied on the Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare linked database and focused on localized prostate cancer (PCa) patients who were treated with either RARP or ORP between October 2008 and December 2009. Categorical and multivariable logistic regression analyses targeted two endpoints: 1) probability of guideline-recommended PLND; and 2) probability of no PLND, when not guideline-recommended. RESULTS: Among 5268 PCa patients, adherence to NCCN PLND guideline was 56.9% during RARP and 76.5% during ORP (odds ratio [OR] 0.4, 95% confidence interval [CI] 0.3‒0.6). AUA PLND guideline adherence was 68.1% during RARP and 82.4% during ORP (OR 0.7, 95% CI 0.5‒0.9). When PLND was not recommended, it was more frequently performed during ORP according to either NCCN (OR 3.7, 95% CI 3.5‒3.9) or AUA (OR 2.7, 95% CI 2.6‒2.8). According to the NCCN guideline, at recommended PLND in ORP patients, 6.3% harboured lymph node invasion (LNI) (number needed to treat [NNT] 16) vs. 3.2% at RARP (NNT 31). According to the AUA guideline, at recommended PLND in ORP patients, 12.3% harboured LNI (NNT 8) vs. 5.1% RARP (NNT 19). CONCLUSIONS: Adherence to NCCN and AUA PLND guidelines was lower during RARP than during ORP when PLND was recommended. The rate of non-recommended PLND was also higher during ORP than during RARP. Technical considerations may be at play.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».