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Enregistrement W3095519987 · doi:10.6004/jnccn.2020.7580

Prostate Cancer Grade and Stage Misclassification in Active Surveillance Candidates: Black Versus White Patients

2020· article· en· W3095519987 sur OpenAlexaff
Lara Franziska Stolzenbach, Giuseppe Rosiello, Angela Pecoraro, Carlotta Palumbo, Stefano Luzzago, Marina Deuker, Zhe Tian, Anne-Sophie Knipper, Raisa S. Pompe, Kevin C. Zorn, Shahrokh F. Shariat, Felix K.‐H. Chun, Markus Graefen, Fred Saad, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueJournal of the National Comprehensive Cancer Network · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstatectomyAbsolute risk reductionProstate cancerLogistic regressionStage (stratigraphy)Internal medicineUrologyCancerGynecologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Misclassification rates defined as upgrading, upstaging, and upgrading and/or upstaging have not been tested in contemporary Black patients relative to White patients who fulfilled criteria for very-low-risk, low-risk, or favorable intermediate-risk prostate cancer. This study aimed to address this void. METHODS: Within the SEER database (2010-2015), we focused on patients with very low, low, and favorable intermediate risk for prostate cancer who underwent radical prostatectomy and had available stage and grade information. Descriptive analyses, temporal trend analyses, and multivariate logistic regression analyses were used. RESULTS: Overall, 4,704 patients with very low risk (701 Black vs 4,003 White), 17,785 with low risk (2,696 Black vs 15,089 White), and 11,040 with favorable intermediate risk (1,693 Black vs 9,347 White) were identified. Rates of upgrading and/or upstaging in Black versus White patients were respectively 42.1% versus 37.7% (absolute Δ = +4.4%; P<.001) in those with very low risk, 48.6% versus 46.0% (absolute Δ = +2.6%; P<.001) in those with low risk, and 33.8% versus 35.3% (absolute Δ = -1.5%; P=.05) in those with favorable intermediate risk. CONCLUSIONS: Rates of misclassification were particularly elevated in patients with very low risk and low risk, regardless of race, and ranged from 33.8% to 48.6%. Recalibration of very-low-, low-, and, to a lesser extent, favorable intermediate-risk active surveillance criteria may be required. Finally, our data indicate that Black patients may be given the same consideration as White patients when active surveillance is an option. However, further validations should ideally follow.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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