The relationship between pre‐radiation therapy testosterone levels and prostate cancer aggressiveness
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether there is an association between testosterone levels and prostate cancer aggressiveness in patients treated with radiation therapy who underwent a prostatectomy or prostate radiotherapy (EBRT). A total of 380 patients who received primary or post-operative radiotherapy were identified. At the time of radiotherapy, baseline testosterone levels and body mass index (BMI) measurements were available. On multivariate analysis (MVA), higher prostate-specific antigen (PSA) levels were predictive of testosterone ≥10.4 (OR = 1.3, p = .04) and testosterone ≥12.0 nmol/L (OR = 1.3, p = .04). Patients with a Gleason score ≥8 were more likely to have testosterone <8 nmol/L than patients with a lower score (31% vs. 20%, p = .043). On univariate analysis, a Gleason score ≥8 was associated with a lower likelihood of having a normal (≥8 nmol/L) testosterone level (OR = 0.51, 95% CI: 0.3–0.9, p = .02), and on MVA adjusted for post-surgical versus primary EBRT and BMI (≥30 kg/m2), the Gleason score lost its statistical significance (p = .09). While higher PSA levels are associated with higher testosterone levels, the interaction between Gleason score and testosterone is unclear and merits further study.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».