Characteristics of incidental prostate cancer in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Data regarding North-American incidental (cT1a/b) prostate cancer (PCa) patients is scarce. To address this, incidental PCa characteristics (age, PSA values at diagnosis, Gleason score [GS]), subsequent treatment and cancer-specific mortality rates were explored.Methods: Incidental PCa patients were identified within the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2004–2015). Descriptive statistics, annual percentage changes (EAPC), Kaplan-Meier plots, as well as Cox regression models were used.Results: Of all 344,031 newly diagnosed non metastatic PCa patients, 5,155 harbored incidental PCa. Annual rates of incidental PCa increased from 1.9% (2004) to 2.5% (2015; p = 0.02). PSA values at diagnosis were 0–4 ng/ml in 48% vs. 4–10 ng/ml in 31% vs. > 10 ng/ml in 21%. Of all incidental PCa patients, 64% harbored GS 6 vs. 25% GS 7 vs. 11% GS ≥ 8. Of all incidental PCa patients, 47% were aged < 70, 35% were between 70–79 and 18% were ≥ 80 years. Subsequently, 71% underwent no local treatment (NLT) vs. 16% radical prostatectomy (RP) vs. 14% radiotherapy (RT). Proportions of patients with NLT increased from 65 to 81% (p = 0.0001) over the study period (2004–2015). CSM-free survival at six years ranged from 58% in GS ≥ 8 patients with NLT to 100% in patients who harbored GS 6 and underwent either RP or RT.Conclusion: Incidental PCa in the United States is rare. Most incidental PCa patients are diagnosed in men aged less than 80 years of age. The majority of incidental PCa patients undergo NLT and enjoy excellent CSM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».