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Enregistrement W2899843229 · doi:10.1038/s41416-018-0323-3

North American population-based validation of the National Comprehensive Cancer Network Practice Guideline Recommendations for locoregional lymph node and bone imaging in prostate cancer patients

2018· article· en· W2899843229 sur OpenAlexaff
Felix Preißer, Elio Mazzone, Sebastiano Nazzani, Michele Marchioni, Marco Bandini, Zhe Tian, Fred Saad, Denis Soulières, Shahrokh F. Shariat, Francesco Montorsi, Hartwig Huland, Markus Graefen, Derya Tilki, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineProstate cancerLymph nodeCancerStage (stratigraphy)PopulationProstate-specific antigenProstateRadiologyInternal medicineOncologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines provide recommendations for staging of prostate cancer patients in the objective regarding presence of locoregional lymph node metastases (LNM) and bone metastases. We tested the performance characteristics of these recommendations in a community setting. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004-2014), we identified patients with available Gleason, clinical stage and prostatic specific antigen. Performance characteristics endpoints consisted of sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NVP), overall accuracy and the number needed to image (NNI). RESULTS: Totally, 191,308 patients were assessable for the validation of the LNM staging recommendations. Sensitivity ranged from 80.6 to 86.3%, specificity from 74.7 to 79.3%, PPV from 7.8 to 8.0%, overall accuracy from 75.0 to 79.3% and NPV was 99.5%. The respective NNI values were 12.5 and 12.8. 197,408 patients were assessable for the validation of bone scan recommendations. These recommendations resulted in 90.8% sensitivity, 76.3% specificity, PPV of 5.7%, NPV of 99.8% and overall accuracy of 76.5%. The NNI was 17.5. CONCLUSION: The NCCN recommendations for locoregional LNM miss few patients with clinical LNM (0.3-0.4%) and provide a virtually perfect NPV of 99.5%. Also, the recommendations for bone scan miss a marginal number of patients with established bone metastases (0.14%) and yield a virtually perfect NPV of 99.8%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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