Differential prognostic impact of different Gleason patterns in grade group 4 in radical prostatectomy specimens
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are questions regarding whether grade group (GG) 4 prostate cancer (PC) is heterogeneous in terms of prognosis. We assessed prognostic differences in PC patients within GG 4 treated with radical prostatectomy (RP). MATERIAL AND METHODS: Biochemical recurrence (BCR)-free, cancer-specific, and overall survival were analyzed in 787 PC patients with GG 4 based on RP pathology (Gleason score (GS) 3 + 5: 189, GS 4 + 4: 500, and GS 5 + 3: 98). Logistic regression analysis was performed to assess factors predictive of high-risk surgical pathological features. Cox regression models were used to evaluate potential prognostic factors of survival. RESULTS: Within a median follow-up of 86 months, 378 patients (48.0%) experienced BCR and 96 patients (12.2%) died, 42 of whom (5.3%) died of PC. GS 5 + 3 was significantly associated with worse BCR-free and cancer-specific survival, as well as higher positive surgical margin, lymph node metastasis, extraprostatic extension, and non-organ-confined disease rates, than GS 3 + 5 and higher positive surgical margin, lymph node metastasis, extraprostatic extension, and non-organ-confined disease rates than GS 4 + 4 (P < 0.05). GS 4 + 4 was significantly associated with worse BCR-free survival and higher extraprostatic extension, and non-organ-confined disease rates than GS 3 + 5 (P < 0.05). Inclusion of the different Gleason patterns improved the discrimination of a model for prediction of all survival outcomes compared to standard prognosticators. CONCLUSIONS: There is considerable heterogeneity within GG 4 in terms of oncological and surgical pathological outcomes. Primary and secondary Gleason patterns should be considered to stratify high-risk PC patients after RP.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».