Is prostate specific antigen (PSA) density necessary in selecting prostate cancer patients for active surveillance and what should be the cutoff in the Asian population?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate the role of Prostate Specific Antigen density (PSAD) in selecting prostate cancer patients for active surveillance (AS) and to determine a cutoff PSAD in identifying adverse pathological outcomes. METHODS: Data from 287 patients who underwent radical prostatectomy for prostate cancer were retrospectively reviewed. Six different AS protocols, the University of Toronto; Royal Marsden; John Hopkins; University of California San Francisco (UCSF); Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) and Prostate Cancer Research International: Active Surveillance (PRIAS), were applied to the cohort. Pre-operative demographics and pathological outcomes were analysed. Statistical analyses on the predictive factors of adverse pathological outcomes and significance of PSAD were performed. A cutoff PSAD with best balance between sensitivity and specificity in identifying adverse pathological outcome was determined. RESULTS: = 0.004). CONCLUSION: PSAD is necessary in selecting prostate cancer patients for active surveillance. It predicts adverse pathological outcomes in patients eligible for active surveillance better than PSA level alone. A PSAD cutoff at 0.19 ng/ml/ml has the best balance between sensitivity and specificity in predicting pathological adverse disease. We recommend using AS protocol incorporating PSAD as a selection criteria (in particular the PRIAS protocol with a cutoff PSAD at 0.2 ng/ml/ml) when recruiting prostate cancer patients for AS.
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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 | 0,001 |
| 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 ».