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Enregistrement W3173316904 · doi:10.1007/s10147-021-01952-6

Prognostic value of the pre-operative serum albumin to globulin ratio in patients with non-metastatic prostate cancer undergoing radical prostatectomy

2021· article· en· W3173316904 sur OpenAlexaff
Abdulmajeed Aydh, Keiichiro Mori, David D’Andrea, Reza Sari Motlagh, Mohammad Abufaraj, Benjamin Pradère, Hadi Mostafaei, Ekaterina Laukhtina, Fahad Quhal, Pierre I. Karakiewicz, Stefano Luzzago, Alberto Briganti, Quoc‐Dien Trinh, Mehdi Kardoust Parizi, Derya Tilki, Dmitry Enikeev, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedizinische Universität WienUniversität Wien
Mots-clésMedicineProstatectomyBiochemical recurrenceProstate cancerHazard ratioConfidence intervalInternal medicineUrologySurgical oncologyLogistic regressionProportional hazards modelOncologyReceiver operating characteristicCancerSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the potential predictive value of the preoperative serum albumin to globulin ratio (AGR) for oncological outcomes in patients treated with radical prostatectomy (RP) for clinically non-metastatic prostate cancer (PCa). METHODS: Pre-operative AGR was assessed in a multi-institutional cohort of 6041 patients treated with RP. Logistic regression analyses were performed to assess the association of the AGR with advanced disease. We performed Cox regression analyses to determine the relationship between AGR and biochemical recurrence (BCR). RESULTS: The optimal cut-off value was determined to be 1.31 according to receiver operating curve analysis. Compared to patients with a higher AGR, those with a lower preoperative AGR had worse BCR-free survival (P < 0.01) in the Kaplan-Meier analysis. Pre- and post-operative multivariable models that adjusted for the effects of established clinicopathologic features, confirmed its independent association with BCR [hazard ratio (HR) 1.52, 95% confidence interval (CI) 1.31-1.75, P < 0.01, HR 1.55, 95% CI 1.34-1.79, P < 0.01, respectively]. However, the addition of AGR to established prognostic models did not improve their discrimination. CONCLUSION: While AGR is significantly associated with BCR, in the present study, the clinical impact of AGR was not large enough to affect patient management. Longer follow-up is necessary to observe the true effect of AGR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,386 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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