MSKCC nomogram: Probability of extracapsular extension in prostate cancer p - Evidencio
MSKCC nomogram: Probability of extracapsular extension in prostate cancer patients (includes biopsy cores)
Calculates the probability of “extracapsular extension,” meaning the probability that the cancer extends through the capsule of the prostate into the surrounding tissue (c-index: 0.70). This model includes biopsy cores. 

Disqualifying treatments
: This model does not apply to patients who underwent preoperative hormone- or radiation therapy for prostate cancer. 
Forschungsautoren: Source: Memorial Sloan Kettering Cancer Center (US)
Version: 1.13
  • Öffentlich
  • Onkologie
  • {{ modelType }}
  • Algorithmus
  • Details
  • Validieren Sie
  • Eingabe speichern
  • Eingabe laden
  • {{ toolbarErrorMessage }}

Anzeige
Einheiten

{{ section.title }}

{{ section.description }}

Berechnen Sie das Ergebnis

Legen Sie weitere Parameter zur Durchführung der Berechnung fest

Probability of extracapsular extension:

{{ resultSubheader }}
{{ $t('download_result_availability') }}
{{ chart.title }}
Ergebnisintervall {{ additionalResult.min }} bis {{ additionalResult.max }}

Bedingte Informationen

Ihre Texteingabe(n) wurde(n) geändert. Aktualisieren Sie Ihr Ergebnis. Aktualisieren

How this model should be used:
This model calculates the probability of “extracapsular extension,” meaning the probability that the cancer extends through the capsule of the prostate into the surrounding tissue. The model does not apply to patients who underwent preoperative hormone- or radiation therapy for prostate cancer. 

Model performance: 
A validation was performed to assess the discriminative power of the model. On the website of the MSKCC, a c-index of 0.70 is reported. No specific details regarding the validation process are disclosed.

Alternative models: 
For cases in which the number of cores taken at biopsy is unknown, an alternative prediction model that does not require this information is available. The alternative model, however, provides slightly less refined predictions (c-index 0.66 versus 0.70, respectively).


Source: Memorial Sloan Kettering Cancer Center.

{{ file.classification }}
PRO
Anmerkung
Notizen sind nur im Ergebnis-Download sichtbar und werden von Evidencio nicht gespeichert.

Dieses Algorithmus wird zu Bildungs-, Schulungs- und Informationszwecken bereitgestellt. Es darf nicht zur Unterstützung der medizinischen Entscheidungsfindung oder zur Erbringung medizinischer oder diagnostischer Leistungen verwendet werden. Lesen Sie unseren vollständigen disclaimer.

Zugrunde liegende Algorithmen Teil von
Kommentare
Kommentar
Bitte geben Sie einen Kommentar
Kommentare sind für jeden sichtbar.

Algorithmus-Feedback

Noch keine Rückmeldung 1 Kommentar {{ model.comments.length }} Kommentare
An {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} ein nicht mehr registrierter Autor schrieb:
{{ comment.content }}
logo

Bitte melden Sie sich an, um die Evidencio-Druckfunktionen zu aktivieren

Um die Evidencio-Druckfunktionen nutzen zu können, müssen Sie angemeldet sein.
Wenn Sie keinen Evidencio-Community-Account besitzen, können Sie sich kostenlos ein persönliches Konto erstellen:

https: // www. evidencio.com/registration

Gedruckte Ergebnisse - Beispiele {{ new Date().toLocaleString() }}


Vorteile des Evidencio-Community-Kontos


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Disclaimer: Berechnungen allein sollten niemals die Pflege der Patienten vorschreiben und ersetzen kein professionelles Urteilsvermögen.