Non‐cancer mortality in elderly prostate cancer patients treated with combination of radical prostatectomy and external beam radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To test for rates of other cause mortality (OCM) and cancer-specific mortality (CSM) in elderly prostate cancer (PCa) patients treated with the combination of radical prostatectomy (RP) and external beam radiation therapy (EBRT) versus RP alone, since elderly PCa patients may be over-treated. METHODS: Within the Surveillance, Epidemiology and End Results database (2004-2016), cumulative incidence plots, after propensity score matching for cT-stage, cN-stage, prostate specific antigen, age and biopsy Gleason score, and multivariable competing risks regression models (socioeconomic status, pathological Gleason score) addressed OCM and CSM in patients (70-79, 70-74, and 75-79 years) treated with RP and EBRT versus RP alone. RESULTS: Of 18,126 eligible patients aged 70-79 years, 2520 (13.9%) underwent RP and EBRT versus 15,606 (86.1%) RP alone. After propensity score matching, 10-year OCM rates were respectively 27.9 versus 20.3% for RP and EBRT versus RP alone (p < .001), which resulted in a multivariable HR of 1.4 (p < .001). Moreover, 10-year CSM rates were respectively 13.4 versus 5.5% for RP and EBRT versus RP alone. In subgroup analyses separately addressing 70-74 year old and 75-79 years old PCa patients, 10-year OCM rates were 22.8 versus 16.2% and 39.5 versus 24.0% for respectively RP and EBRT versus RP alone patients (all p < .001). CONCLUSION: Elderly patients treated with RP and EBRT exhibited worrisome rates of OCM. These higher than expected OCM rates question the need for combination therapy (RP and EBRT) in elderly PCa patients and indicate the need for better patient selection, when combination therapy is contemplated.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».