Postoperative Nomogram for Relapse-Free Survival in Patients with High Grade Upper Tract Urothelial Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We developed a prognostic nomogram for patients with high grade urothelial carcinoma of the upper urinary tract after extirpative surgery. MATERIALS AND METHODS: Clinical data were available for 2,926 patients diagnosed with high grade urothelial carcinoma of the upper urinary tract who underwent extirpative surgery. Cox proportional hazard regression models identified independent prognosticators of relapse in the development cohort (838). A backward step-down selection process was applied to achieve the most informative nomogram with the least number of variables. The L2-regularized logistic regression was applied to generate the novel nomogram. Harrell's concordance indices were calculated to estimate the discriminative accuracy of the model. Internal validation processes were performed using bootstrapping, random sampling, tenfold cross-validation, LOOCV, Brier score, information score and F1 score. External validation was performed on an external cohort (2,088). Decision tree analysis was used to develop a risk classification model. Kaplan-Meier curves were applied to estimate the relapse rate for each category. RESULTS: Overall 35.3% and 30.7% of patients experienced relapse in the development and external validation cohort. The final nomogram included age, pT stage, pN stage and architecture. It achieved a discriminative accuracy of 0.71 and 0.76, and the AUC was 0.78 and 0.77 in the development and external validation cohort, respectively. Rigorous testing showed constant results. The 5-year relapse-free survival rates were 88.6%, 68.1%, 40.2% and 12.5% for the patients with low risk, intermediate risk, high risk and very high risk disease, respectively. CONCLUSIONS: The current nomogram, consisting of only 4 variables, shows high prognostic accuracy and risk stratification for patients with high grade urothelial carcinoma of the upper urinary tract following extirpative surgery, thereby adding meaningful information for clinical decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».