Grading of prostate cancer: a work in progress
Notice bibliographique
Résumé
Grading of prostate cancer has evolved substantially over time, not least because of major changes in diagnostic approach and concomitant shifts from late- to early-stage detection since the adoption of PSA testing from the late 1980s. After the conception of the architecture-based nine-tier Gleason grading system more than 50 years ago, several changes were made in order to increase its prognostic impact, to reduce interobserver variation and to improve concordance between prostate needle biopsy and radical prostatectomy grading. This eventually resulted in the current five-tier grading system, with a much more detailed description of the individual architectural patterns constituting the remaining three Gleason patterns (i.e. grades 3-5). Nevertheless, there is room for improvement. For instance, distinction of common grade 4 subpatterns such as ill-formed and fused glands from the grade 3 pattern is challenging, blurring the division between low-risk patients who could be eligible for deferred therapy and those who need curative therapy. The last few years have witnessed the publication of several studies on the prognostic impact of individual architectural subpatterns showing that, in particular, the cribriform pattern exceeded the prognostic impact of other grade 4 subpatterns. This review provides an overview of the changes in prostate cancer grading over time and provides a thorough description of the various Gleason subpatterns, the current evidence of their prognostic impact and areas of contention. Potential practical ways for improvements of the current grading system are also put forward.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».