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Enregistrement W4410808328 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e17144

Comparing NCCN-based risk groups to the PROTEUS definition of high-risk localized prostate cancer to inform peri-operative care.

2025· article· en· W4410808328 sur OpenAlexaff
David‐Dan Nguyen, Christopher J.D. Wallis, Bobby Shayegan, Aly‐Khan A. Lalani, Geoffrey Gotto, Amanda Hird, Andrea Kokorovic, Melissa Huynh, Andrew Feifer, Ricardo Rendon, Rodney H. Breau, Antonio Finelli, Neil Fleshner, Alexandre R. Zlotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité de MontréalSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of CalgarySt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity Health NetworkOttawa HospitalDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerProstateProstate cancerPeriGynecologyGeneral surgeryOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17144 Background: There are varying definitions of high-risk prostate cancer. The most commonly used is the NCCN definition which defines patients as having high- or very-high-risk disease if they have any of clinical T3 or greater disease, Gleason Grade Group 4 or 5, or PSA > 20ng/mL. Recent studies of androgen receptor signaling inhibitors have employed alternative definitions of baseline risk. Herein, we compared patient distributions and oncologic outcomes for patients undergoing radical prostatectomy according to two definitions of high-risk disease. Methods: Using an institutional database of patients undergoing radical prostatectomy, we characterized patients as having high-risk disease either by using NCCN risk groups (any of Gleason grade group [GGG] 4 or 5; or Clinical T3 or T4; or PSA >20 ng/mL) or using the definition employed in the PROTEUS trial (overall GGG ≥3 and at least one of the following: GGG5 in at least one core; or GGG4 in at least 2 cores, each with >80% involvement; or GGG3+ in ≥6 systematic cores; or GGG3+ in ≥3 systematic cores and PSA ≥20 ng/mL). Descriptive statistics were used to compare patient distributions. Area under the receiver operating curve (AUC) were compared between NCCN- and PROTEUS-based definitions of high-risk disease for oncologic outcomes including extra-prostatic extension, positive surgical margins, and PSA >0.1 or >0.2 at 12 months post-operatively. Results: Among 424 patients undergoing radical prostatectomy in the dataset, 358 had complete pathological biopsy data allowing for nuanced pre-operative risk stratification. Of these, 62 (17%) were classified as high-risk per NCCN criteria while 44 (12%) were classified as high-risk per PROTEUS criteria. Among 62 patients classified as high-risk per NCCN criteria, 38 met the PROTEUS criteria and 24 did not. Conversely, among 44 patients classified as high-risk per PROTEUS criteria, 38 met the NCCN high-risk criteria and 6 did not. Using AUC, the two definitions were comparably predictive of extra-prostatic extension (NCCN 0.56, 95% CI 0.52-0.60; PROTEUS 0.56, 95% CI 0.53-0.60; p=0.96), positive surgical margins (NCCN 0.54, 95% CI 0.49-0.58; PROTEUS 0.52, 95% CI 0.49-0.56; p=0.44), PSA >0.1 at 12 months post-operatively (NCCN 0.54, 95% CI 0.46-0.62; PROTEUS 0.59, 95% CI 0.51-0.67; p=0.22), and PSA >0.2 at 12 months post-operatively (NCCN 0.59, 95% CI 0.49-0.69; PROTEUS 0.64, 95% CI 0.54-0.75; P=0.32). Conclusions: This comparative analysis based on highly granular data shows that prostate cancer patients defined as high-risk based on NCCN risk groups, or high-risk criteria employed in the PROTEUS clinical trial, have comparable outcomes. Therefore, identifying patients suitable for treatment intensification with peri-operative systemic therapy is critical in this evolving clinical landscape.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2025
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