Failure of Ploidy and Proliferative Fraction to Predict Long-Term Outcome After Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Historically, ploidy and S phase percentage appeared to be promising predictors for prostate cancer recurrence. Lack of uniformity and consistency hampered their development. We evaluated ploidy and S phase for prostate cancer death in a cohort of patients with long-term follow-up. METHODS: We identified 127 patients that had ploidy and S phase determined at the time of their radical prostatectomy for prostate cancer. With 15 years of follow-up, we determined the risk of biochemical failure and risk of death from prostate cancer. We correlated the S phase and ploidy findings with standard pathology findings. RESULTS: A total of 107 (84%) had diploid and 20 (16%) had non-diploid cancers. The median S phase was 6.6%. There was no correlation of ploidy (P = 0.472) or S phase with preoperative PSA or Gleason score. On univariate analysis, EPE, margin positivity, seminal vesicle involvement, lymph node involvement, high Gleason score and PSA > 10 ng/mL were all predictive of biochemical failure. Ploidy and S phase were not. For prostate cancer death, only Gleason score was predictive. CONCLUSIONS: With long-term follow-up in our cohort, Gleason score was predictive of prostate cancer death. Ploidy and S phase were not predictive for biochemical failure or prostate cancer mortality.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».