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Enregistrement W4403873541 · doi:10.3390/cancers16213648

The Association Between Lymphovascular or Perineural Invasion in Radical Prostatectomy Specimen and Biochemical Recurrence

2024· article· en· W4403873541 sur OpenAlexaff
Carolin Siech, Mike Wenzel, Nico Grosshans, Cristina Cano Garcia, Clara Humke, Florestan Koll, Zhe Tian, Pierre I. Karakiewicz, Luis Kluth, Felix K.‐H. Chun, Benedikt Hoeh, Philipp Mandel

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstatectomyPerineural invasionLymphovascular invasionBiochemical recurrenceMedicineUrologyInternal medicineProstate cancerCancerMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this study was to test for the association between lymphovascular invasion or perineural invasion in radical prostatectomy (RP) specimens and biochemical recurrence (BCR). Methods: Relying on a tertiary-care database, we identified prostate cancer patients treated with RP between January 2014 and June 2023. Of these, the majority underwent robotic-assisted RP (81%). Kaplan–Meier survival analyses and Cox regression models addressed BCR according to either lymphovascular invasion or perineural invasion in RP specimens. Additionally, the linear trend test assessed the association between the Gleason Grade Group or pathologic tumor stage and lymphovascular or perineural invasion. Results: Of 822 patients, 78 (9%) exhibited lymphovascular invasion and 633 (77%) exhibited perineural invasion in RP specimens. In survival analyses, the five-year BCR-free survival rates were 62% in patients with lymphovascular invasion vs. 70% in patients without lymphovascular invasion (p = 0.04) and 64% in patients with perineural invasion vs. 82% in patients without perineural invasion (p = 0.01). In univariable Cox regression models, lymphovascular invasion (hazard ratio 1.58, 95% confidence interval 1.01–2.47; p = 0.045) and perineural invasion (hazard ratio 1.77, 95% confidence interval 1.13–2.77; p = 0.013) were both associated with a higher BCR rate. After accounting for age at surgery, PSA value, pathologic tumor stage, Gleason Grade Group, lymph node invasion, positive surgical margin, surgical approach, and adjuvant radiation therapy, lymphovascular (p = 0.740) or perineural invasion (p = 0.341) were not significantly associated with a higher BCR since the Gleason Grade Group and pathologic tumor stage highly correlated with lymphovascular as well as perineural invasion. Conclusions: In univariable models, lymphovascular or perineural invasion is associated with BCR. After adjustment for standard pathologic tumor characteristics, lymphovascular or perineural invasion is not an independent predictor for BCR.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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