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Enregistrement W4388300708 · doi:10.1186/s12894-023-01344-0

Patient-reported outcomes before treatment for localized prostate cancer: are there differences among countries? Data from the True North Global Registry

2023· article· en· W4388300708 sur OpenAlexaboutno aff
Olatz Garín, Christoph Kowalski, Víctor Zamora, Rebecca Roth, Montse Ferrer, Clara Breidenbach, Àngels Pont, Thomas R. Belin, David Elashoff, Holly Wilhalme, Anh Van Nguyen, Lorna Kwan, Emily Pearman, Aswani Bolagani, Fanny Sampurno, Nathan Papa, Caroline M. Moore, Jeremy Millar, Sharon E. Connor, Paul Villanti, Mark S. Litwin, Ian D. Graham, Kellie Paich, Nikolajs Zeps, Sarah E. Connor, Anissa V. Nguyen, Krupa Krishnaprasad, Sibilah Breen, Michelle A. King, B. Avuzzi, Daniel A. Barocas, Alberto Briganti, Peter Chang, Anthony Finelli, Claire Foster, Mark Frydenberg, Khurshid R. Ghani, Jeremy Grummet, Stephen Mark, Vincenzo Mirone, Dong‐Ho Mun, Colleen C. Nelson, Anthony Ng, David Pryor, Steven Wai Kwan Siu, Phillip D. Stricker, Jean‐Paul van Basten, Andrew J. Vickers, Roman Zachoval

Notice bibliographique

RevueBMC Urology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIEuropean CommissionAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaMovember Foundation
Mots-clésMedicineProstate cancerProstatectomyBrachytherapyContext (archaeology)European Prospective Investigation into Cancer and NutritionRadiation therapyCancerUrinary incontinenceGynecologyDemographyUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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