Predicting disease progression in men with localized high risk prostate cancer undergoing radical prostatectomy.
Notice bibliographique
Résumé
51 Background: Currently utilized pre-treatment nomograms for prostate cancer were developed and validated using populations primarily composed of men with low and intermediate risk disease. This study aims to construct a nomogram that predicts for biochemical recurrence (BCR) and metastasis (mets) from a contemporary cohort of men with with NCCN high (HR) and very high risk (VHR) prostate cancer. Methods: From 2005 to 2015, 1,241 men with NCCN HR or VHR prostate cancer were identified from two large academic medical centers. The cohort was divided into training (n = 620) and validation (n = 621) cohorts. Primary endpoints were BCR and mets. Cox multivariable regression was performed to model characteristics and outcomes in the training cohort. Model accuracy was assessed using the time-dependent area under the receiver operator characteristic curve (AUC) in the validation cohort. Results: 494 men (245 training and 249 validation) developed BCR, and 123 men (64 training and 59 validation) developed mets, with BCR-free and mets-free probability of 49.0% and 86.5% at 5- years, respectively. Predictive nomograms including age, ethnicity, PSA, Gleason grade, clinical stage, and the number of cores with Gleason 8-10 disease were developed. Models for BCR and mets had AUCs of 0.72 and 0.75. By comparison, the MSKCC preoperative nomogram and CAPRA nomogram provided AUCs of 0.69 and 0.68 for predicting BCR and 0.66 and 0.67 for mets. Conclusions: Individualized risk assessment is imperative for optimal decision making and to design and power clinical trials. The nomograms described here, created from a population exclusively comprised of HR/VHR men, have better discrimination than those previously established on cohorts of primarily low and intermediate risk men, and may represent an ideal way by which oncologic outcomes can be predicted in men with HR or VHR disease.
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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 | 0,000 |
| 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 ».