The Impact of the Ongoing COVID-19 Epidemic on the Increasing Risk of Adverse Pathology in Prostate Cancer Patients Undergoing Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess whether the ongoing course of the COVID-19 epidemic has been associated with an increased risk of adverse pathology (AP) findings in prostate cancer (PC) patients treated with radical prostatectomy (RP). We performed a retrospective data analysis which included 408 consecutive, non-metastatic, previously untreated PC patients who underwent RP in our institution between March 2020 and September 2021. Patients were divided into two equally numbered groups in regard to the median surgery date (Early Epidemic [EE] and Late Epidemic [LE]) and compared. Adverse pathology was defined as either grade group (GG) ≥ 4, pT ≥ 3a or pN+ at RP. Patients in the LE group demonstrated significantly higher rates of AP than in the EE group (61 vs. 43% overall and 50 vs. 27% in preoperative non-high-risk subgroup, both p < 0.001), mainly due to higher rates of upgrading. On multivariable analysis, consecutive epidemic week (odds ratio: 1.02, 95% confidence interval: 1.00−1.03, p = 0.009) as well as biopsy GG ≥ 2 and a larger prostate volume (mL) were associated with AP in non-high-risk patients. The study serves as a warning call for increased awareness of risk underassessment in contemporarily treated PC patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».