External Tertiary-Care-Hospital Validation of the Epidemiological SEER-Based Nomogram Predicting Downgrading in High-Risk Prostate Cancer Patients Treated with Radical Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to externally validate the SEER-based nomogram used to predict downgrading in biopsied high-risk prostate cancer patients treated with radical prostatectomy (RP) in a contemporary European tertiary-care-hospital cohort. We relied on an institutional tertiary-care database to identify biopsied high-risk prostate cancer patients in the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) who underwent RP between January 2014 and December 2022. The model's downgrading performance was evaluated using accuracy and calibration. The net benefit of the nomogram was tested with decision-curve analyses. Overall, 241 biopsied high-risk prostate cancer patients were identified. In total, 51% were downgraded at RP. Moreover, of the 99 patients with a biopsy Gleason pattern of 5, 43% were significantly downgraded to RP Gleason pattern ≤ 4 + 4. The nomogram predicted the downgrading with 72% accuracy. A high level of agreement between the predicted and observed downgrading rates was observed. In the prediction of significant downgrading from a biopsy Gleason pattern of 5 to a RP Gleason pattern ≤ 4 + 4, the accuracy was 71%. Deviations from the ideal predictions were noted for predicted probabilities between 30% and 50%, where the nomogram overestimated the observed rate of significant downgrading. This external validation of the SEER-based nomogram confirmed its ability to predict the downgrading of biopsy high-risk prostate cancer patients and its accurate use for patient counseling in high-volume RP centers.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».