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Enregistrement W4388799837 · doi:10.14740/wjon1718

Development and Validation of Nomograms Based on Nutritional Risk Index for Predicting Extracapsular Extension and Seminal Vesicle Invasion in Patients Undergoing Radical Prostatectomy

2023· article· en· W4388799837 sur OpenAlexvenueno aff
Ze Nan Liu, Zi Ang Li, Jide He, Jia Long Wu, Lei Qiu, Zhen Kun Zhao, Min Lu, Hai Bi, Jian Lü

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNomogramMedicineProstatectomyLogistic regressionUrologyReceiver operating characteristicProstate cancerBody mass indexCohortProstate-specific antigenInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The aim of the study was to investigate the predictive value of the nutritional risk index (NRI) for extracapsular extension (ECE) and seminal vesicle invasion (SVI) in prostate cancer (PCa) patients undergoing radical prostatectomy (RP), and further develop and validate predictive nomograms for ECE and SVI based on the NRI. Methods: We retrospectively analyzed 734 PCa patients who underwent RP between 2010 and 2020 in the Department of Urology at Peking University Third Hospital. The enrolled patients were randomly divided into a primary cohort (n = 489) and a validation cohort (n = 245) in a 2:1 manner. The baseline NRI of patients was calculated using serum albumin level and body mass index, and a malnutrition status was defined as NRI ≤ 98. Univariate and multivariate logistic regression analyses were conducted to identify predictors for ECE and SVI. Nomograms for predicting ECE and SVI were established based on the results of the multivariate logistic regression analysis. The performance of the nomograms was estimated using Harrell's concordance index (C-index), the area under curve (AUC) of receiver operating characteristic (ROC) curves and the calibration curves. Results: In the primary cohort, 70 (14.3%) patients with NRI ≤ 98 were classified as malnutrition, while the remaining 419 (85.7%) patients with NRI > 98 were considered to have normal nutrition. The nomograms for predicting ECE and SVI shared common factors including NRI, percentage of positive biopsy cores (PPC) and biopsy Gleason score, while prostate-specific antigen (PSA) levels and PSA density (PSAD) were only incorporated in ECE nomogram. The C-indexes of the nomograms for predicting ECE and SVI were 0.785 (95% confidence interval (CI): 0.745 - 0.826) and 0.852 (95% CI: 0.806 - 0.898), respectively. The calibration curves demonstrated excellent agreement between the predictions by the nomograms and the actual observations. The results remained reproducible when the nomograms were applied to the validation cohort. Conclusions: The NRI is significantly associated with ECE and SVI in PCa patients. The nomogram established based on the NRI in our study can provide individualized risk estimation for ECE and SVI in PCa patients, and may be valuable for clinicians in making well-informed decisions regarding treatment strategies and patient management.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2023
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