Adverse upgrading and/or upstaging in contemporary low-risk prostate cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Upgrading and/or upstaging in low-risk prostate cancer (PCa) patients may represent an indication for active treatment instead of active surveillance (AS). We addressed contemporary upgrading and/or upstaging rates in a large population based-cohort of low-risk PCa patients. MATERIALS AND METHODS: Whitin the SEER database (2010-2015), NCCN low-risk PCa patients were identified across management modalities: radical prostatectomy (RP), radiotherapy (RT) and non-local treatment (NLT). In RP patients, upgrading and/or upstaging rates were assessed in logistic regression models. RESULTS: Overall, of 27,901 low-risk PCa patients, 38% underwent RP vs 28% RT vs 34% NLT. RP patients were the youngest and harbored the highest percentage of positive cores and a higher rate of cT2a than NLT. At RP, 46.2% were upgraded to GGG ≥ 2, 6.0% to GGG ≥ 3 and 10.5% harbored nonorgan-confined stage (NOC, pT3-4 or pN1). Of NOC patients, 1.6% harbored GGG ≥ 3, 6.3% harbored GGG2 and 2.6% harbored GGG1. Of pT2 patients, 4.4% harbored GGG ≥ 3, 33.9% harbored GGG2 and 51.3% harbored GGG1. Age, PSA, percentage of positive cores and number of positive cores independently predicted the presence of NOC and/or GGG ≥ 3, but with low accuracy (63.9%). CONCLUSIONS: In low-risk PCa, critical changes between tumor grade and stage at biopsy vs RP may be expected in very few patients: NOC with GGG ≥ 3 in 1.6% and NOC with GGG2 in 6.3%. Other patients with upgrading and/or upstaging combinations will invariably harbor either pT2 or GGG1 that far less critically affect PCa prognosis.
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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) | 0,000 | 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 ».