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Enregistrement W3030120674 · doi:10.3760/cma.j.issn.1000-6702.2016.07.008

An external validation and comparison of the predictive accuracy of four models designed to predict the probability of a positive prostate biopsy

2016· article· en· W3030120674 sur OpenAlexaboutno aff
Li Wang, Gang Li, Gansheng Xie, Xuefeng Zhang, Huming Yin, Qin Hu, Ye Chen, Jinxian Pu

Notice bibliographique

RevueZhonghua miniao waike zazhi · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRectal examinationMedicineProstate cancerProstateBiopsyProstate-specific antigenUrologyReceiver operating characteristicProstate biopsyUltrasoundGynecologyCancerRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To validate and compare the predictive accuracy of four prostate cancer models designed to predict the likelihood of a positive initial transrectal biopsy. Methods Clinical data of 813 consecutive patients between January 2010 and September 2014 who had undergone a transrectal ultrasound (TRUS) guided prostate biopsy at our institution were reviewed, 431 patients fulfilling all criteria for four predictive models were enrolled for the final analysis. The risk of each individual positive biopsy was calculated using either of the four models. The predictive accuracy of each model was measured using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and the comparison of AUCs was performed by Z test. Results Of 431 participants, the statistical analysis of age, prostate-specific antigen (PSA), digital rectal examination (DRE), prostate volume and TRUS findings were all significantly different(P<0.05), except percentage of free prostate-specific antigen (%fPSA) (P=0.242) . AUCs were 0.774 (95% CI 0.726-0.822), 0.765 (95% CI 0.714-0.816), 0.813 (95% CI 0.767-0.858), 0.795 (95% CI 0.749-0.842) and 0.736 (95% CI 0.684-0.788) for the North-American prostate cancer prevention trial derived cancer risk calculator (PCPT-CRC) model, Montreal model, domestic model 1, domestic model 2 and PSA alone, respectively. There was no significant difference among AUCs of the four models, and a 7.7% increased predictive accuracy was observed for the domestic model 1 compared to unlimited PSA alone(P<0.05). When serum PSA ranging from 4 to 10 ng/ml, AUCs were 0.688(95% CI 0.560-0.816), 0.818 (95% CI 0.719-0.918), 0.830 (95% CI 0.740-0.919), 0.853(95% CI 0.771-0.935) and 0.565(95% CI 0.419-0.710) for the four models and PSA alone, respectively. Domestic model 2 owned the highest predictive accuracy and a 28.8% increased predictive accuracy was observed for the domestic model 2 compared to PSA alone(P<0.05). Conclusions External validation and comparison of the four models reveals that all of the four models have acceptable predictive accuracy in our cohort. There is no difference of predictive accuracy between foreign and domestic models according to the AUC results. However, domestic model 1 is superior to unlimited PSA alone, and domestic model 2 has the highest predictive accuracy when serum PSA ranging from 4 to 10 ng/ml. Key words: Prostate cancer; Prostate biopsy; Predictive model

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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