Does surgical delay for radical prostatectomy affect patient pathological outcome? A retrospective analysis from a Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We sought to assess the impact of surgical wait time (SWT) to robot-assisted radical prostatectomy (RARP) on final pathological outcome. METHODS: A retrospective review of RARP patient records operated between 2006 and 2015 was conducted. SWT was defined as period from prostate biopsy to surgery. Primary outcome was the impact on postoperative Cancer of the Prostate Risk Assessment (CAPRA-S) score. Patients were stratified according to D'Amico risk categories. Univariate analysis (UVA) and multivariable (MVA) analysis with a generalized linear model was used to evaluate the effect of SWT and other predictive factors on pathological outcome in individual risk group and on the overall sample. RESULTS: A total of 835 patients were eligible for analysis. Mean SWT was significantly different between the three D'Amico groups, with mean SWT of 180.22 days (95% confidence interval [CI] 169.03; 191.41), 159.14 days (95% CI 152.38; 165.90), and 138.96 days (95% CI 124.60; 153.33) for low-, intermediate-, and high-risk groups, respectively (p<0.001). After stratification by D'Amico risk group, no significant association was observed between SWT and CAPRA-S score in the three risk categories on UVA and MVA. Predictors of higher CAPRA-S score in the multivariable model in the overall cohort were: older age (p=0.014), biopsy Gleason score (p<0.001), percentage of positive cores (p<0.001), and clinical stage (p<0.001). CONCLUSIONS: In the present study evaluating SWT for RARP in a Canadian socialized system, increased delay for surgery does not appear to impact the pathological outcome. Further studies are required to evaluate the impact of wait time on biochemical recurrence-free survival, cancer-specific survival, and overall survival.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».