The impact of age on pathological insignificant prostate cancer rates in contemporary robot-assisted prostatectomy patients despite active surveillance eligibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to assess insignificant prostate cancer (iPCa) rates after robot-assisted radical prostatectomy (RARP) in contemporary patients who were preoperatively eligible for active surveillance (AS). iPCa indicates no risk of PCa progression. METHODS: We retrospectively analyzed 2837 RARP patients (2010-2019) who fulfilled at least one AS entry criteria set: Prostate Cancer Research International - Active Surveillance (PRIAS), University of California San Francisco (UCSF) (San Francisco, CA, USA), National Comprehensive Cancer Network (NCCN) or University of Toronto, ON, Canada. We utilized four different iPCa definitions: 1) based on pT2 and Gleason Score ≤6 and also cumulative tumor-volume; 2) ≤2.5mL; 3) ≤0.7mL; or 4) ≤0.5mL. For each AS set we tested the rates of iPCa and compared between age <70 vs. ≥70 years. This was complemented by multivariable logistic regression (LRM) predicting iPCa, adjusted for age and clinical AS variables. Finally, within the subgroup who had iPCa, we tested the rate of those who were deemed preoperatively AS ineligible. RESULTS: Between most (PRIAS) and least stringent (TORONTO) AS sets, iPCa was correctly predicted in 70-57%. Similarly, for iPCa definitions 2-4, rates were 59-42%, 34-19% and 27-14%. Senior patients harbored decreased proportions of iPCa. LRM confirmed that advanced age is associated with a lower chance of iPCa. More stringent AS sets lead to higher rates of AS ineligibility, e.g. 53% for PRIAS, despite iPCa. CONCLUSIONS: AS sets show limited accuracy for stricter iPCa definitions, which further declined with advanced age. Greater AS stringency resulted in more AS ineligible patients despite harboring iPCa. In consequence, patients are at risk for overtreatment. Clinicians must consider age and different AS sets that result in highly variable detection rates of iPCa.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».