MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387002108 · doi:10.1097/mou.0000000000001132

Prognostic impact of serum testosterone in metastatic hormone-naive prostate cancer: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387002108 sur OpenAlexaboutno aff
Ignacio Puche‐Sanz, Peter Ka‐Fung Chiu, Ana C. Morillo, Enrique Gómez‐Gómez

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerTestosterone (patch)OncologyInternal medicineBiomarkerCochrane LibraryCancerMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: In daily practice, there is an unmet medical need for biomarkers that facilitate therapeutic decision-making in the metastatic hormone sensitive prostate cancer (mHSPC) scenario. Although recent studies have highlighted the potential of testosterone as a prognostic and predictive marker in prostate cancer, the evidence is controversial. The objective of this review was to summarize and analyze the scientific evidence regarding the prognostic role of basal testosterone levels in patients with mHSPC. METHODS: A systematic review was performed. Three authors selected the articles from Web of Science, PubMed, Scopus, and Cochrane Library electronic databases. Risk of bias was assessed by the Newcastle Ottawa Scale. RECENT FINDINGS: Most of the selected articles suggest that low testosterone levels before starting hormonal blockade imply a worse prognosis for patients with mHSPC. However, the quality of the evidence is poor, the studies are heterogeneous, and it is not possible to meta-analyze most of the published results. SUMMARY: Testosterone is an accessible and affordable biomarker. If it were correctly demonstrated that it harbors a prognostic and/or predictive role in the mHSPC setting, it could represent an advance in decision-making in these patients. Well designed prospective studies are needed to correctly answer this question.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,021
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in UrologyMême sujetProstate Cancer Treatment and ResearchTravaux en français237 207