KCI등재
SCIE
SCOPUS
Prediction of Pathologic Findings with MRI-Based Clinical Staging Using the Bayesian Network Modeling in Prostate Cancer: A Radiation Oncologist Perspective
저자
위찬우 (서울특별시보라매병원) ; 장범섭 (분당서울대학교병원) ; 김진호 (서울대학교병원) ; 정창욱 (서울대학교병원) ; 곽철 (서울대학교) ; 김현회 (서울대학교) ; 구자현 (서울대학교) ; 김승협 (서울대학교) ; 조정연 (서울대학교) ; 김상연 (서울대학교병원 방사선과) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
Cancer Research and Treatment(Cancer Research and Treatment)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
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234-244(11쪽)
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Purpose This study aimed to develop a model for predicting pathologic extracapsular extension (ECE) and seminal vesicle invasion (SVI) while integrating magnetic resonance imaging-based T-staging (cTMRI, cT1c-cT3b).
Materials and Methods A total of 1,915 who underwent radical prostatectomy between 2006-2016 met the inclusion/exclusion criteria. We performed a multivariate logistic regression analysis as well as Bayesian network (BN) modeling based on possible confounding factors. The BN model was internally validated using 5-fold validation.
Results According to the multivariate logistic regression analysis, initial prostate-specific antigen (iPSA) (β=0.050, p < 0.001), percentage of positive biopsy cores (PPC) (β=0.033, p < 0.001), both lobe involvement on biopsy (β=0.359, p=0.009), Gleason score (β=0.358, p < 0.001), and cTMRI (β=0.259, p < 0.001) were significant factors for ECE. For SVI, iPSA (β=0.037, p < 0.001), PPC (β=0.024, p < 0.001), Gleason score (β=0.753, p < 0.001), and cTMRI (β=0.507, p < 0.001) showed statistical significance. BN models to predict ECE and SVI were also successfully established. The overall area under the receiver operating characteristic curve (AUC)/accuracy of the BN models were 0.76/73.0% and 0.88/89.6% for ECE and SVI, respectively. According to internal comparison between the BN model and Roach formula, BN model had improved AUC values for predicting ECE (0.76 vs. 0.74, p=0.060) and SVI (0.88 vs. 0.84, p < 0.001).
Conclusion Two models to predict pathologic ECE and SVI integrating cTMRI were established and installed on a separate website for public access to guide radiation oncologists.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2024 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2020-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (해외등재 학술지 평가) | KCI후보 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-05-27 | 학술지명변경 | 한글명 : 대한암학회지 -> Cancer Research and Treatment | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 3.58 | 0.89 | 3.01 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.62 | 2.28 | 1.846 | 0.26 |
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