A novel tool to predict lymph node metastasis in patients with prostate cancer based on clinical and 68Ga-PSMA PET/CT parameters
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We sought to develop a model that predicts lymph node invasion (LNI) in patients with intermediate- and high-risk prostate cancer incorporating preoperative clinical and 68Ga-prostate-specific membrane antigen positron emission tomography/computed tomography (PSMA PET/CT) parameters. Methods: A cohort of 413 consecutive patients diagnosed with prostate cancer who underwent 68Ga-PSMA PET/CT prior to radical prostatectomy from 2015–2020 was used to develop and validate the model. The cohort was split into a learning (70%) and a validation group (30%). The former was used to identify clinical and 68Ga-PSMA PET/CT parameters (number and diameter of PET-positive lymph nodes) for prediction of pathologic LNI by applying multivariable logistic regression analyses. The discrimination ability of the model was evaluated using the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve and internal validation was performed using the validation cohort. Results: One-hundred sixty-three men (39%) were categorized as high-risk, 168 (41%) as unfavorable-intermediate-risk, and 82 (20%) as favorable-intermediate-risk. Thirty-one patients (7.5%) had LNI on final pathology. All underwent extended lymph node dissection. Clinical stage, the presence of PET-positive lymph nodes, and diameter of the largest PET-positive node were included in the final predictive model. Four different categories were defined for estimating the risk for LNI. Internal validation was completed after applying the four-tire classification on both the learning and validation groups and achieving similar results. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of the model were 97%, 54%, 15%, and 99%, respectively, and area under the ROC curve was 0.906 (95% confidence interval 0.83–0.95, p<0.001). Using a 5% cutoff as a threshold for performing lymph node dissection, only one patient with LNI on final pathology would have been classified erroneously as node negative, while 206 (50%) men would have been spared an unwarranted lymph node dissection. Conclusions: We present a novel prediction model for LNI that incorporates clinical staging and molecular imaging data. Pending further validation, this model may improve the risk stratification and patient selection for lymph node dissection at time of radical prostatectomy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».