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Enregistrement W2942259647 · doi:10.1097/01.ju.0000556414.23764.b9

MP48-13 A NOVEL PREDICTOR OF CLINICAL PROGRESSION IN PATIENTS ON ACTIVE SURVEILLANCE FOR PROSTATE CANCER

2019· article· en· W2942259647 sur OpenAlexaboutno aff
Guan Hee Tan, Antonio Finelli, Ardalan E. Ahmad, Marian S. Wettstein, Alexandre R. Zlotta, Neil Fleshner, Robert J. Hamilton, Girish S. Kulkarni, Khaled Ajib, Gregory J. Nason, Nathan Perlis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerCancerInternal medicineGuanGynecologyOncologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVES: To minimize morbidity of surgery or radiation, active surveillance (AS) is standard of care in lowrisk prostate cancer (PC).Predicting which men on AS will progress and require active treatment is challenging.This study describes a novel total cancer location (TCLo) density index and aims to determine its performance in predicting clinical progression (CP) and grade progression (GP).METHODS: This was a retrospective study of patients on AS after confirmatory biopsy (CBx).We excluded patients with Gleason 7 or higher at CBx, less than 2 years follow-up and incomplete data.TCLo was the number of locations with positive cores at diagnosis (DBx) and CBx.TCLo density was TCLo / prostate volume (PV).CP was progression to any active treatment while GP occurred if Gleason 7 or higher was identified on repeat biopsy or surgical pathology.Independent predictors of time to CP or GP were estimated with Cox regression using age, PSA, number of positive CBx cores, TCLo and TCLo density as predictors.Kaplan-Meier analysis compared progression-free survival curves between high and low TCLo density groups.Test characteristics of TCLo were explored with receiver operating characteristic (ROC) curves.RESULTS: Between 2012-2015, 421 patients had a CBx.We included 181 patients who met inclusion criteria.The mean age of patients at the start of AS was 62.6 years (SD[7.13)and the median PSA at diagnosis was 5.16 ng/mL (IQR[3.44).Mean PV was 45.0 mL (SD[18.1).Median follow-up duration was 60.9 months (IQR[23.4).The median TCLo density was 0.049 (IQR[0.06).A high TCLo density score (>0.05) was independently associated with time to CP with HR 4.7 (95% CI: 2.62-8.42,p<0.001) and GP with HR 4.25 (95% CI: 2.06-8.74,p<0.001) (Figure 1).TCLo density performed better than percentage positive cores at confirmatory biopsy in predicting CP (Figure 2).CONCLUSIONS: TCLo density has the potential to stratify patients into low or high risk for clinical and grade progression while on AS for low-risk PC.This should be validated with a larger prospective sample population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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