The association of type and number of high‐risk criteria with cancer specific mortality in prostate cancer patients treated with radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the association between of type and number of D'Amico high-risk criteria (DHRCs) with rates of cancer-specific mortality (CSM) in prostate cancer (PCa) patients treated with external beam radiotherapy (RT). METHODS: In the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004-2016), we identified 34,908 RT patients with at least one DHRCs, namely prostate-specific antigen (PSA) >20 ng/dL (hrPSA), biopsy Grade Group (hrGG) 4-5, clinical T stage (hrcT) ≥T2c. Multivariable Cox regression models (CRM), as well as competing risks regression (CRR) model, which further adjust for other cause mortality, tested the association between DHRCs and 5-year CSM. RESULTS: Of 34,908 patients, 14,777 (42%) exclusively harbored hrGG, 5641 (16%) hrPSA, 4390 (13%) had hrcT. Only 8238 (23.7%) harbored any combination of two DHRCs and 1862 (5.3%) had all three DHRCs. Five-year CSM rates ranged from 2.4% to 5.0% when any individual DHRC was present (hrcT, hrPSA, hrGG, in that order), versus 5.2% to 10.5% when two DHRCs were present (hrPSA+hrcT, hrcT+hrGG, hrPSA+hrGG, in that order) versus 14.4% when all three DHRCs were identified. In multivariable CRM hazard ratios relative to hrcT ranged from 1.07 to 1.76 for one DHRC, 2.20 to 3.83 for combinations of two DHRCs, and 5.11 for all three DHRCs. Multivariable CRR yielded to virtually the same results. CONCLUSIONS: Our study indicates a stimulus-response effect according to the type and number of DHRCs. This indicates potential for risk-stratification within HR PCa patients that could be applied in clinical decision making to increase or reduce treatment intensity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».