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Enregistrement W2761140980 · doi:10.1097/mou.0000000000000455

Preventing clinical progression and need for treatment in patients on active surveillance for prostate cancer

2017· review· en· W2761140980 sur OpenAlexaff
Hanan Goldberg, Zachary Klaassen, Thenappan Chandrasekar, Neil Fleshner

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOverdiagnosisProstate cancerWatchful waitingIntensive care medicineActive immunotherapyOncologyInternal medicineCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Active surveillance is an established treatment option for men with localized, low-risk prostate cancer (CaP). It entails the postponement of immediate therapy with the option of delayed intervention upon disease progression. The rate of clinical progression and need for treatment on active surveillance is approximately 50% over 15 years. The present review summarizes recent data on current methods, attempting to prevent clinical progression. RECENT FINDINGS: Patient selection for active surveillance is the first mandatory step required to lower progression. Adherence to active surveillance protocols is critical in making sure patients are monitored well and treated early when progression occurs. Before active surveillance allocation and during active surveillance follow-up, methods involving multiparametric MRI, prostate specific antigen derivatives, biopsy factors, urinary, tissue and genetic markers can be used to prevent clinical progression and/or identify those at risk for progression. Medications such as 5α-reductase inhibitors and others might inhibit disease progression in patients on active surveillance. SUMMARY: Active surveillance is required because of overdiagnosis, along with our inability to accurately predict individual CaP behavior. Several methods can potentially reduce the risk of CaP progression in patients with active surveillance. However, a measure of uncertainty and fear of progression will always accompany patients with active surveillance and the physicians treating them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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