Risk factors for disease progression after post-prostatectomy salvage radiation: Long-term results of a large institutional experience.
Notice bibliographique
Résumé
110 Background: Salvage radiotherapy (SRT) has been successfully used to treat recurrent prostate cancer following radical prostatectomy (RP). The objective of this study was to identify risk factors for disease progression post-SRT. Methods: Retrospective review of 719 consecutive patients who had RP and received post-operative radiation (adjuvant/SRT) for recurrent prostate cancer from 1992-2013. Disease progression was defined by a prostate specific antigen (PSA) ≥0.2 ng/ml, local recurrence, nodal failure, or distant metastases. Analysis was restricted to patients treated after 2000, when the PSA detectability threshold decreased to 0.2. Univariable and multivariable Cox regression analysis with backwards selection was performed with the following variables: demographics (age, race), pathological features (Gleason score, positive margins, pT-stage), surgery type, radiation details, hormone therapy, and pre-SRT PSA. Secondarily, we included PSA velocity and doubling-time as continuous variables in the model. Results: 384 patients received SRT after 2000, of which 152 had disease progression, with a median time to recurrence of 6.2 years (95% CI 4.1-7.6 years). Multivariable analysis results are reported in the Table. Gleason score, T-stage, seminal vesicle invasion, and pre-SRT PSA were associated with progression. Pre-SRT PSA ≤ 0.3 conferred the lowest rate of disease progression. In a secondary model, PSA kinetics was evaluated in which doubling-time was associated with progression (HR 0.98 per month increase, 95% CI 0.96-1.00; p=0.03). Conclusions: The lowest rate of disease progression was found amongst patients treated with a PSA ≤ 0.3. A shorter DT may also be a useful predictor of disease progression after SRT. [Table: see text]
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».