Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer became an endemic disease in the Western world mainly because of the aging of the population. The peak age incidence hovers around 70. The introduction of prostatic‐specific antigen (PSA) assay for the diagnosis of prostate cancer resulted in a considerable shift in the detection of disease toward earlier stages that are potentially curable. In countries where PSA is widely used for the detection of prostate cancer, up to 75% of patients present with localized disease. This has given great expectations to patients and their physicians. However, conclusive proof that mortality is decreasing due to population screening is still lacking. The problem is enhanced by the heterogeneous behavior of the prostate. The International Union Against Cancer (UICC) TNM (tumor, nodules, metastasis) classification of malignant tumors is the means by which the prognosis of most solid cancers can be staged and defined at diagnosis. However, the TNM system does not include all relevant prognostic parameters in prostate cancer, especially the PSA. There is a need to evaluate prognostic factors not only at diagnosis but also after treatment. The need to fine‐tune the staging process in early prostate cancer drives the search for better prognostic markers. Needed measures to predict the outcome and support treatment decisions at diagnosis include biologic, pathologic, genetic, molecular, and other nonanatomic prognostic factors. Prognosis could be enhanced further using a neural network methodology, especially for an analysis of risk for each patient. However, despite efforts and hopes, no superior marker to the anatomic disease, extent, histologic grade, on PSA is available today. Within the scope of this chapter, we will present prognostic factors relevant for the treatment and outcomes in localized and advanced prostate cancer according to relationship to the tumor, the host, and the environment. A relevance‐based subdivision into essential, additional, and promising prognostic factors is also presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».