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Enregistrement W4212999409 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.239

Prostate specific antigen dynamics and prostate cancer risk: A population-based study.

2022· article· en· W4212999409 sur OpenAlexaffabout
Amanda Hird, Refik Saskin, Lisa Del Giudice, Girish S. Kulkarni, Robert K. Nam

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProstate-specific antigenProstateCohortInternal medicineCancerRetrospective cohort studyPopulationUrologyLogistic regressionGynecologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

239 Background: Baseline prostate specific antigen (PSA) is a strong predictor of clinically significant prostate cancer. In a large cohort of patients undergoing opportunistic testing, our objective was to assess the association between first serum PSA in combination with other PSA predictors and risk of prostate cancer. Methods: This was a retrospective, population-based study in Ontario, Canada between 2010-2019. Men 40-75 years of age who underwent incident PSA testing with at least two PSA tests during the study period were included. Among men who underwent PSA testing, the PSA levels of patients who were diagnosed with prostate cancer were compared to patients who were not. Univariable and multivariable logistic regression analysis was used to compare any prostate cancer and clinically significant prostate cancer diagnosis (International Society of Urological Pathology [ISUP] grade group 2-5) between groups. Results: A total of 508,238 patients were included in our cohort (12,444 cases and 495,794 controls). The median follow-up time was 8.2 years (IQR: 7.0-9.1). Patients who were diagnosed with prostate cancer were older (median age 62 [IQR: 56-67] versus 56 years [IQR:50-63], standardized difference [SD]:0.61) and had a higher first PSA than patients who were not (median 4.79 [IQR:3.29-6.96] versus 0.96 ng/mL [IQR:0.58-1.69], SD:1.93). Fewer than 0.1% (248/261,463) of patients with a first PSA less than 1.0 ng/mL were diagnosed with prostate cancer during the study period. Our final multivariable model revealed that a first PSA above 2.0 ng/mL (adjusted odds ratio [OR] 6.64, 95%CI: 6.13-7.20, p < 0.001), a final PSA between 4.0 to 9.9 ng/mL and 10.0 to 20.0 ng/mL (adjusted OR 22.09, 95%CI: 20.58-23.71, p < 0.001 and adjusted OR 47.46, 95%CI: 43.28-52.05, p < 0.001, respectively) and change from first to final PSA per 365 days of 20.0 to 99.9% (adjusted OR 3.40, 95%CI: 3.21-3.60, p < 0.001) and more than 100% (adjusted OR 6.91, 95%CI: 6.29-7.59, p < 0.001) were strongly associated with the diagnosis of prostate cancer. The model performed well when predicting any prostate cancer, clinically significant prostate cancer, and when stratified by age. Conclusions: This study suggests that first PSA in combination with final PSA and rate of change can be used to predict prostate cancer diagnosis. Future studies will be conducted to determine the association with metastatic and lethal prostate cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,384 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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