Association between previous negative biopsies and lower rates of progression during active surveillance for prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test any-cause discontinuation and ISUP GG upgrading rates during Active Surveillance (AS) in patients that underwent previous negative biopsies (PNBs) before prostate cancer (PCa) diagnosis vs. biopsy naive patients. METHODS: Retrospective analysis of 961 AS patients (2008-2020). Three definitions of PNBs were used: (1) PNBs status (biopsy naïve vs. PNBs); (2) number of PNBs (0 vs. 1 vs. ≥ 2); (3) histology at last PNB (no vs. negative vs. HGPIN/ASAP). Kaplan-Meier plots and multivariable Cox models tested any-cause and ISUP GG upgrading discontinuation rates. RESULTS: Overall, 760 (79.1%) vs. 201 (20.9%) patients were biopsy naïve vs. PNBs. Specifically, 760 (79.1%) vs. 138 (14.4%) vs. 63 (6.5%) patients had 0 vs. 1 vs. ≥ 2 PNBs. Last, 760 (79.1%) vs. 134 (13.9%) vs. 67 (7%) patients had no vs. negative PNB vs. HGPIN/ASAP. PNBs were not associated with any-cause discontinuation rates. Conversely, PNBs were associated with lower rates of ISUP GG upgrading: (1) PNBs vs. biopsy naïve (HR:0.6, p = 0.04); (2) 1 vs. 0 PNBs (HR:0.6, p = 0.1) and 2 vs. 0 PNBs, (HR:0.5, p = 0.1); (3) negative PNB vs. biopsy naïve (HR:0.7, p = 0.3) and HGPIN/ASAP vs. biopsy naïve (HR:0.4, p = 0.04). However, last PNB ≤ 18 months (HR:0.4, p = 0.02), but not last PNB > 18 months (HR:0.8, p = 0.5) were associated with lower rates of ISUP GG upgrading. CONCLUSION: PNBs status is associated with lower rates of ISUP GG upgrading during AS for PCa. The number of PNBs and time from last PNB to PCa diagnosis (≤ 18 months) appear also to be critical for patient selection.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».