Evaluation of a 24‐gene signature for prognosis of metastatic events and prostate cancer‐specific mortality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prognostic potential of a 24-gene signature, Sig24, for identifying patients with prostate cancer who are at risk of developing metastases or of prostate cancer-specific mortality (PCSM) after radical prostatectomy (RP). PATIENTS AND METHODS: Sig24 scores were calculated from previously collected gene expression microarray data from the Cleveland Clinic and Mayo Clinic (I and II). The performance of Sig24 was determined using time-dependent c-index analysis, Cox proportional hazards regression and Kaplan-Meier survival analysis. RESULTS: Higher Sig24 scores were significantly associated with higher pathological Gleason scores in all three cohorts. Analysis of the Mayo Clinic II cohort, which included time-to-event information, indicated that patients with high Sig24 scores also had a higher risk of developing metastasis (hazard ratio [HR] 3.78, 95% confidence interval [CI]: 1.96-7.29; P < 0.001) or of PCSM (HR 6.54, 95% CI: 2.16-19.83; P < 0.001). CONCLUSIONS: The findings of the present study show the applicability of Sig24 for the prognosis of metastasis or PCSM after RP. Future studies investigating the combination of Sig24 with available prognostic tests may provide new approaches to improve risk stratification for patients with prostate cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».