Life Expectancy in High‐Grade Incidental Prostate Cancer Patients Versus Population‐Based Controls According to Treatment Type
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the differences in 5-year overall survival (OS) between high-grade (Gleason sum 8-10) incidental prostate cancer (IPCa) patients and age-matched male population-based controls, according to treatment type: no active versus active treatment. MATERIALS AND METHODS: We relied on the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2004-2015) to identify not actively treated and actively treated high-grade IPCa patients. For each case, we simulated an age-matched male control (Monte Carlo simulation), relying on Social Security Administration Life Tables (2004-2020) with 5 years of follow-up. Additionally, we relied on Kaplan-Meier plots to display OS for each treatment type. Multivariable Cox regression models were fitted to predict overall mortality (OM). RESULTS: Of 564 high-grade IPCa patients, 345 (61%) were not actively treated versus 219 (39%) were actively treated, either with radical prostatectomy or radiotherapy. Median OS was 3 years for not actively treated high-grade IPCa patients, with OS difference at 5 years follow-up of 27% relative to their age-matched male population-based controls (37% vs. 64%). Median OS was 8 years for actively treated high-grade IPCa patients, with OS difference at 5 years follow-up of 6% relative to their age-matched male population-based controls (68% vs. 74%). In the multivariable Cox regression model, active treatment independently predicted lower OM (hazard ratio = 0.6; 95% confidence interval = 0.4-0.8; p < 0.001). CONCLUSION: Relative to Life Tables' derived age-matched male controls, not actively treated high-grade IPCa patients exhibit drastically worse OS than their actively treated counterparts. These observations may encourage clinicians to consider active treatment in newly diagnosed high-grade IPCa patients.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».