Diagnostic Accuracy of Contemporary Selection Criteria in Prostate Cancer Patients Eligible for Active Surveillance: A Bayesian Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Several active surveillance (AS) criteria have been established to screen insignificant prostate cancer (insigPCa, defined as organ confined, low grade and small volume tumors confirmed by postoperative pathology). However, their comparative diagnostic performance varies. The aim of this study was to compare the diagnostic accuracy of contemporary AS criteria and validate the absolute diagnostic odds ratio (DOR) of optimal AS criteria. Methods First, we searched Pubmed and performed a Bayesian network meta-analysis (NMA) to compare the diagnostic accuracy of contemporary AS criteria and obtained a relative ranking. Then, we searched Pubmed again to perform another meta-analysis to validate the absolute DOR of the top-ranked AS criteria derived from the NMA with two endpoints: insigPCa and favorable disease (defined as organ confined, low grade tumors). Subgroup and meta-regression analyses were conducted to identify any potential heterogeneity in the results. Publication bias was evaluated. Results Seven eligible retrospective studies with 3,336 participants were identified for the NMA. The diagnostic accuracy of AS criteria ranked from best to worst, was as follows: Epstein Criteria (EC), Yonsei criteria, Prostate Cancer Research International: Active Surveillance (PRIAS), University of Miami (UM), University of California-San Francisco (UCSF), Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), and University of Toronto (UT). I2 = 50.5%, and sensitivity analysis with different insigPCa definitions supported the robustness of the results. In the subsequent meta-analysis of DOR of EC, insigPCa and favorable disease were identified as endpoints in ten and twenty-two studies, respectively. The pooled DOR for insigPCa and favorable disease were 0.44 (95%CI, 0.31–0.58) and 0.66 (95%CI, 0.61–0.71), respectively. According to a subgroup analysis, the DOR for favorable disease was significantly higher in US institutions than that in other regions. No significant heterogeneity or evidence of publication bias was identified. Conclusions Among the seven AS criteria evaluated in this study, EC was optimal for positively identifying insigPCa patients. The pooled diagnostic accuracy of EC was 0.44 for insigPCa and 0.66 when a more liberal endpoint, favorable disease, was used. Systematic Review Registration [ https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ ], PROSPERO [CRD42020157048].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».