Association of absolute amount of pattern 4 disease on prostate biopsy with oncologic outcomes in intermediate-risk prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Managing intermediate-risk prostate cancer is challenging due to the heterogeneity in patient outcomes within this risk category. Evaluating the absolute amount of Gleason pattern 4 disease (GP4) at biopsy using the total linear length of pattern 4 (GP4-TL) or absolute percentage of pattern 4 (APP4) may enhance risk stratification. This review aimed to determine if these absolute measures predict oncologic outcomes in IRPC and to identify optimal prognostic thresholds. METHODS: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. Studies included were those reporting the absolute amount of GP4 on biopsy and related outcomes in IRPC patients undergoing surgery or radiotherapy. Outcomes included biochemical recurrence, androgen deprivation therapy (ADT)-free survival, distant metastasis, prostate cancer-specific mortality, all-cause mortality, and adverse pathology. RESULTS: Seven studies with a total of 2523 patients were included. Analysis revealed that APP4 thresholds were highly predictive of biochemical recurrence, ADT-free survival, and distant metastasis. Both APP4 and GP4-TL were superior to relative % GP4 and Gleason grading (4+3 vs. 3+4) in predicting disease progression and mortality. CONCLUSIONS: The absolute amount of GP4 shows consistent associations with important clinical outcomes and offers an accessible and established method to enhance risk stratification. Further research is needed to define optimal thresholds to guide treatment decisions.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,000 |
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 ».