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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».