Optimization of the 2014 Gleason grade grouping in a Canadian cohort of patients with localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the five-tier Gleason grade group (GG) scoring of prostate cancers adopted by the International Society of Urology Pathology (ISUP) in 2014, and to propose modifications to optimize its performance. PATIENTS AND METHODS: Data were obtained from PROCURE, a prospective cohort of patients with localized prostate cancer undergoing radical prostatectomy in Québec, 2006-2013. Surgical specimens were evaluated by genitourinary pathologists using 2014 ISUP criteria. Treatment failure was defined as biochemical recurrence and/or initiation of secondary, non-adjuvant therapy. Analyses were conducted using Kaplan-Meier methods, log-rank tests, Cox proportional hazards models and Harrell's concordance indices. RESULTS: A total of 1 917 patients were included, with a median follow-up of 69 months. The 5-year treatment failure rates were 9.6%, 23.5%, 43.1%, 52.6% and 84.3% in GG1-5, respectively (P < 0.001 when comparing GG2 with GG3). Treatment failure rates for patients in GG2 and GG3 with tertiary Gleason 5 pattern were higher than patients in the same group without a tertiary pattern (P < 0.001), but were similar to rates for patients in GGs 3 or 4 without a tertiary pattern (P > 0.3). Primary Gleason pattern (4/5) predicted treatment failure in GG5 (5-year failure rates 82.3% vs 97.1%, respectively; P = 0.001). The five-tier GG system had greater accuracy as a prognostic indicator compared with the four-tier system (Harrell's concordance index 0.716 vs 0.676). When upgrading patients in GG2/3 with tertiary Gleason 5 pattern to patients in GG3/4, and separating patients in GG5 by primary Gleason pattern, the Harrell's concordance index increased to 0.730. CONCLUSION: The five-tier GG system increased accuracy for predicting treatment failure compared with the previous grading systems, but can be further improved.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».