Patient-reported outcomes before treatment for localized prostate cancer: are there differences among countries? Data from the True North Global Registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Similar Patient-Reported Outcomes (PROs) at diagnosis for localized prostate cancer among countries may indicate that different treatments are recommended to the same profile of patients, regardless the context characteristics (health systems, medical schools, culture, preferences…). The aim of this study was to assess such comparison. METHODS: We analyzed the EPIC-26 results before the primary treatment of men diagnosed of localized prostate cancer from January 2017 onwards (revised data available up to September 2019), from a multicenter prospective international cohort including seven regions: Australia/New Zealand, Canada, Central Europe (Austria / Czech Republic / Germany), United Kingdom, Italy, Spain, and the United States. The EPIC-26 domain scores and pattern of three selected items were compared across regions (with Central Europe as reference). All comparisons were made stratifying by treatment: radical prostatectomy, external radiotherapy, brachytherapy, and active surveillance. RESULTS: The sample included a total of 13,483 men with clinically localized or locally advanced prostate cancer. PROs showed different domain patterns before treatment across countries. The sexual domain was the most impaired, and the one with the highest dispersion within countries and with the greatest medians' differences across countries. The urinary incontinence domain, together with the bowel and hormonal domains, presented the highest scores (better outcomes) for all treatment groups, and homogeneity across regions. CONCLUSIONS: Patients with localized or locally advanced prostate cancer undergoing radical prostatectomy, EBRT, brachytherapy, or active surveillance presented mainly negligible or small differences in the EPIC-26 domains before treatment across countries. The results on urinary incontinence or bowel domains, in which almost all patients presented the best possible score, may downplay the baseline data role for evaluating treatments' effects. However, the heterogeneity within countries and the magnitude of the differences found across countries in other domains, especially sexual, support the need of implementing the PRO measurement from diagnosis.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».