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Enregistrement W2981630704 · doi:10.1111/bju.14935

Active surveillance in intermediate‐risk prostate cancer

2019· article· en· W2981630704 sur OpenAlexaff
Laurence Klotz

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerDiseaseProstatePopulationInternal medicineCancerMagnetic resonance imagingRadiological weaponBiopsyGenetic testingOncologySurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Active surveillance (AS), now the standard of care for most men with favourable-risk prostate cancer, is appealing for selected men with 'favourable' intermediate-risk prostate cancer. METHODS: This is a review of the indications for conservative management in this population, the outcomes reported in prospective series, and the use of molecular biomarkers and imaging to identify optimal candidates. RESULTS: Candidates are those patients who are categorized as having intermediate-risk disease either because of a prostate-specific antigen level between 10 and 20 ng/mL, or by virtue of having Grade Group 2 disease, with a small percentage of Gleason 4 pattern, and a negative magnetic resonance imaging result or negative targeted biopsy of a region of interest. Confirmation with a favourable score on a tissue-based genetic assay can provide further reassurance. A subset of patients with intermediate-risk disease has indolent disease that may benefit from AS; at the same time, some patients with intermediate-risk disease have an aggressive clinical course that requires early definitive therapy. This heterogeneity is not adequately captured with traditional histopathological staging. Clinical, genomic and radiological biomarkers are the key to appropriate risk stratification and patient selection. CONCLUSIONS: The benefits of AS make it an appealing option for selected patients with intermediate-risk disease.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations88
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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