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Ambos especímenes de biopsia de la próstata y prostatectomía radical (PR) serán calificados con un grado de Gleason determinado (GG).</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sin embargo, investigaciones previas indicaron que existía la posibilidad de desajuste de GG en la PR en comparación con la biopsia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. Aproximadamente un tercio de los pacientes tendría un diagnóstico de adenocarcinoma de próstata más agresivo, con un mayor GG en PR que el que fue diagnosticado en la biopsia<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">4–6</span></a>. El cambio de GG después de la PR, especialmente el aumento del GG, podría alterar la opción de tratamiento.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Varios modelos han sido desarrollados para predecir la probabilidad de supragraduación de suma de Gleason en pacientes europeos o americanos en la última década<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">5,6</span></a>. Estos modelos fueron diseñados para reducir cirugías innecesarias y tomar decisiones de tratamiento más económico-efectivas. La prueba de PSA es una práctica generalizada en los países occidentales, y el valor de PSA medio de estos estudios era en su mayoría menor de 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml. Sin embargo, la prueba de PSA no se lleva a cabo tan ampliamente en China como en los países occidentales, lo que conduce al hecho de que un buen número de pacientes tienen un valor de PSA relativamente más alto en el diagnóstico.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El año pasado Wang et al. realizaron el primer estudio con el objetivo de construir un nomograma para la predicción de la supragraduación de suma de GG en el adenocarcinoma de próstata en la población china<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. Los pacientes incluidos en este estudio fueron admitidos debido a los síntomas clínicos como frecuencia urinaria, urgencia, disuria y hematuria. Sin embargo, como la prueba de PSA se está haciendo popular y ampliamente aceptada en China, cada vez más pacientes son remitidos al hospital para un examen más profundo debido al valor de PSA elevado. Nuestro objetivo es construir un nuevo nomograma basado en la base de datos de los últimos 5 años en nuestro centro.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Población de pacientes</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Entre febrero de 2011 y mayo de 2015 260 pacientes consecutivos fueron sometidos a PR en el Hospital Huashan, Universidad de Fudan. Todos los pacientes eran de origen chino Han, fueron informados sobre los objetivos y requisitos de este estudio. Se obtuvo el consentimiento informado para la participación de conformidad con la orientación institucional en el Hospital Huashan. Los datos clínicos y patológicos se recogieron de forma retrospectiva. Todos estos pacientes tenían adenocarcinoma de próstata confirmado por biopsia. De estos, 188 pacientes fueron sometidos una biopsia en nuestro hospital. El resto de los pacientes fueron sometidos a una biopsia en otros hospitales, y sus secciones de biopsia fueron reexaminadas por los patólogos de nuestro hospital. La clasificación de adenocarcinoma de próstata se hizo de acuerdo a la conferencia de consenso de la Sociedad Internacional de Patología Urológica de 2005 sobre la clasificación de Gleason del carcinoma prostático<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En general, se excluyeron 23 pacientes. Dieciséis pacientes fueron excluidos debido a la falta de datos (estadio clínico, PSA, biopsia primaria o secundaria GG, GG patológico primario o secundario) y 7 pacientes fueron excluidos debido a que no se detectó adenocarcinoma de próstata después de la PR. Un total de 237 pacientes evaluables fueron incluidos en el análisis. De estos, 6 pacientes (2,53%) tuvieron un cáncer de próstata con estadio clínico T3.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Evaluación clínica y patológica</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se calculó el índice de masa corporal (IMC). El estadio clínico fue asignado según el sistema TNM 2009<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. Todos estos pacientes tuvieron tomografía computarizada o resonancia magnética (RM) preoperatoria para estadificación local y de ganglios linfáticos, y gammagrafía ósea o tomografía computarizada por emisión de positrones para la estadificación distal. Se aplicaron biopsias de 10 cilindros mediante ecografía transrectal (ETR). El PSA preoperatorio se midió antes del examen rectal digital y la ETR. Todas las piezas de prostatectomía se clasificaron de acuerdo con el sistema de Gleason. Ningún paciente recibió terapia androgénica neoadyuvante.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Análisis estadísticos</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de nuestro estudio fue la supragraduación de GG en la muestra de PR. Con el fin de explorar posibles factores predictivos de supragraduación de suma de GG, se aplicó la edad, el IMC, el PSA, los resultados del TR, el estadio clínico T, las puntuaciones de Gleason de biopsia primarias y secundarias, así como suma de GG en modelos de regresión logística univariante y multivariante. El modelo de predicción se evaluó adicionalmente por su capacidad para predecir la supragradación patológica significativa en pacientes con suma de GG de biopsia <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8. El rendimiento estadístico del modelo de predicción se evaluó tanto por la capacidad de discriminación como de calibración. La capacidad de discriminación se midió utilizando el índice de concordancia (índice<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C). Los índices C corregidos por <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> se calcularon para estimar mejor la precisión predictiva futura esperada. La capacidad de calibración fue evaluada tanto por gráfico de calibración de la probabilidad predicha de actualización de suma de GG frente a los resultados reales y por la prueba Z de Spiegelhalter. Todas las pruebas estadísticas se realizaron con el programa SPSS versión 19.0 y el software R 2.11.1 con un nivel de significación de 0,05.</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Resultados</span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Datos básicos y clínicos</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las características de los pacientes se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>. Entre los 237 pacientes incluidos, la edad media fue de 67,8 años (mediana: 67 años, rango: 47-86), el IMC medio fue 23,76<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span> (mediana: 23,66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>, rango: 16,07-31,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>) y el nivel de PSA preoperatorio medio fue de 19,23<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml (mediana: 13,43<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, rango: 1,00-293,30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml). De estos, 176 pacientes tenían datos sobre el volumen de la próstata medidos por ETR con un volumen medio de 38,18<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml (mediana: 36<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml, rango: 12-98<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml) y 67 pacientes (28,27%) tenían un tacto rectal anormal. Valores de PSA de más de 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml fueron registrados en 69 pacientes (29,11%) y 76 (32,07%) tenían valores de PSA por debajo de 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml. El estadio clínico T1 representó 123 pacientes (51,90%) y T2 representó 108 pacientes (45,57%).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De los 237 pacientes 115 (48,52%) tenían datos de biopsia estandarizada incluyendo el número de cilindros positivos y datos secundarios positivos. De estos pacientes, la edad media fue de 68,1 años (mediana: 67 años, rango: 55-83), el IMC promedio fue de 24,17<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span> (mediana: 23,83<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>, rango: 17,23-31,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>) y el nivel de PSA preoperatorio medio fue de 16,98<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml (mediana: 12,44<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml; rango: 3,47-52,53<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml). Entre esta subcohorte 89 pacientes tenían datos sobre el volumen de la próstata medidos por ETR con un volumen medio de 37,94<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml (mediana: 37<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml, rango: 13-75<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ml) y se observó tacto rectal anormal en 46 pacientes (28,27%). Se registraron valores de PSA de más de 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml en 34 pacientes (29,57%) y 33 (28,70%) tenían valores de PSA por debajo de 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml. El estadio clínico T1 representó 65 pacientes (56,52%) y T2 representó 46 pacientes (40,00%).</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Datos patológicos</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> muestra los datos patológicos de la biopsia y PR tanto en la cohorte principal como en la sub-ohorte. También enumeramos los detalles de puntuación de Gleason de la biopsia y PR en la el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0070">anexo</a>. En la cohorte principal se registró aumento en 62 (26,16%), mientras que el 10,97% fueron degradados. Se encontró la misma suma de GG en la biopsia y se encontró patología en 149 (62,87%). Y en la subcohorte se registró supragraduación en 31 (26,96%), mientras que 12,17% fueron degradados. Se encontró la misma suma de GG en la biopsia y patología en 70 (60,87%).</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Desarrollo de nomograma</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la cohorte principal el nivel de PSA preoperatorio, anormalidad de TR, estadio clínico T, GG secundario y suma de GG fueron factores predictivos significativos de supragraduación de suma de GG entre la biopsia y la patología final en el análisis univariado. Estas variables se incluyeron en el análisis multivariante. Como se muestra en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 2</a>, la anormalidad del TR (OR: 2,133, intervalo de confianza [IC] del 95%: 0,912-4,987, p: 0,08) fue moderadamente significativa y se añadió al modelo para evaluación, junto con 2 factores predictivos significativos, es decir, nivel de PSA preoperatorio (OR: 1,06; IC 95%: 1,033-1,088; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001) y suma de GG de la biopsia (OR: 0,421; IC 95%: 0,220-0,804; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,009). El índice C fue de 0,798 y el índice C corregido por <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> fue de 0,787.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El gráfico de calibración demostró que la tasa de supragraduación de suma de GG predicha se igualó a la tasa observada (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>A). Basándose en estos resultados de la cohorte principal, un nomograma fue construido para predecir la supragraduación patológica de la suma de GG de una manera fácil de usar (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>B). Para investigar la capacidad del nomograma para predecir supragraduación significativa, lo usamos para evaluar a 193 pacientes con suma de GG de biopsia <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8. En este grupo de validación 56 (29,02%) pacientes tuvieron supragraduación patológica de suma de GG. El modelo predictivo mostró una buena capacidad discriminatoria (índice<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C: 0,788) y la prueba Z Spiegelhalter indicó una buena calibración (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,909) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dado que el número de cilindros positivos y si estos cilindros eran bilaterales o unilaterales también era importante para predecir la supragraduación de suma de GG, tratamos de construir el nomograma preliminar basado en la subcohorte. En la subcohorte el nivel de PSA preoperatorio, GG secundario, suma de GG, número de núcleos positivos y aspecto positivo fueron factores predictivos significativos de supragraduación patológica de suma de GG en el análisis univariado. Estas variables se incluyeron en el análisis multivariante. El número de cilindros positivos (OR: 1,025; IC 95%: 0,996-1,054; p: 0,088) fue moderadamente significativo y se añadió al modelo de evaluación, junto con 2 factores predictivos significativos, el nivel de PSA preoperatorio (OR: 1,072; IC 95%: 1,015-1,132; p: 0,012) y suma de GG de la biopsia (OR: 0,181; IC 95%: 0,059-0,577; p: 0,003). El índice C fue de 0,883 y el índice C corregido por <span class="elsevierStyleItalic">bootstrap</span> fue de 0,833. El gráfico de calibración demostró que la tasa de supragraduación patológica de suma de GG predicha se equiparó a la tasa observada (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>A). Basándose en estos resultados, también se construyó otro nomograma (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>B). Para investigar la capacidad del nomograma para predecir la supragraduación patológica significativa, lo utilizamos para evaluar a 95 pacientes con suma de GG de biopsia <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8. En este grupo de validación, 30 (31,58%) pacientes tuvieron supragraduación patológica de suma de GG. El modelo de predicción mostró una buena capacidad de discriminación (índice<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C: 0,825) y la prueba Z de Spiegelhalter indicó una buena calibración (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,918) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>C).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Discusión</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Sobre la base de nuestra cohorte principal, hemos desarrollado con éxito y validado un modelo para predecir supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia utilizando 3 variables clínicas (nivel de PSA preoperatorio, anomalía del tacto rectal, y suma de GG de la biopsia). Nuestro modelo muestra una exactitud del 78,7% y su predicción se aproximó a la tasa observada bastante. Además, este modelo de predicción mostró una buena capacidad de discriminación para la supragraduación significativa, con un índice C de 0,788. Dado que el número o porcentaje de cilindros positivos también estaban relacionados con la supraduación patológica de suma de GG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, se incluyeron tanto el número de cilindros positivos como el aspecto positivo en nuestro subanálisis. El nomograma preliminar incluyó 3 variables clínicas (nivel preoperatorio de PSA, número de núcleos positivos y suma de GG de la biopsia). Este modelo preliminar es exacto al 83,3%, con buena capacidad de predicción. También presenta una buena capacidad de discriminación para la supragraduación patológica significativa, con un índice C de 0,825.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la práctica clínica el GG es una de las medidas más importantes en la elección de las opciones de tratamiento adecuadas y muy relacionada con el pronóstico de los pacientes. Es importante tener una mejor comprensión de la posibilidad de supragraduación de la suma de GG después de PR, así como los posibles factores de riesgo de la misma. En la última década, varios estudios occidentales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6,10–13</span></a> tomaron la delantera en el diseño de una manera visible y fácil de usar para ayudar a predecir la posibilidad de supragraduación de suma de GG. El nivel de PSA sérico, suma de GG de biopsia, número o porcentaje de cilindros positivos, porcentaje máximo de cáncer por cilindros, peso de la próstata y edad eran potenciales factores predictivos significativos de supragraduación de suma de GG después de PR. Muchos menos estudios se habían llevado a cabo en la población asiática. La primera validación externa de nomograma de edición occidental de la población asiática se llevó a cabo en 2010 en Japón, que fue realizada por Imamoto et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> utilizando el modelo publicado diseñado por Chun et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. El siguiente año, en 2011, Imamoto et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> construyeron su propio nomograma japonés para predecir la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia. La primera validación externa de nomograma de edición occidental en China se llevó a cabo en 2014 por Wang et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, y también construyeron un nuevo nomograma para predecir la supragraduación de suma de GG en pacientes con cáncer de próstata clínicamente diagnosticado. Los pacientes incluidos en el estudio de Wang et al. fueron admitidos debido a síntomas clínicos desde 2006 hasta 2011. Sin embargo, como la prueba de PSA se está volviendo más y más ampliamente utilizada en China, cada vez más pacientes fueron remitidos al hospital para un examen más detenido debido al elevado valor de PSA. Debido a esta transición y cambio, nuestro estudio actualizado proporcionaría una nueva visión de la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia en la población china.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La prevalencia de la supragraduación de suma de GG en nuestra cohorte principal fue del 26,16%, que está dentro del rango de valores previamente comunicados. Igualmente un estudio más reciente llevado a cabo por Lendínez-Cano et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a> encontró que, a pesar de que el 18,4% de los pacientes con adenocarcinoma de próstata de bajo riesgo tenían supragraduación de suma de GG, solo el 3,8% de los pacientes de muy bajo riesgo (cT1c-T2a, PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, GG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6, núcleos afectados<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 y densidad de PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,15) tenían supragraduación de suma de GG, lo que indica que los pacientes con adenocarcinoma de próstata de muy bajo riesgo tenían menos riesgo de mal pronóstico histológico.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En consonancia con otros estudios, el nivel de PSA preoperatorio y la suma de GG de la biopsia eran factores predictivos significativos de supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia en nuestra cohorte principal. El valor medio de PSA fue de 19,23<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml, que era comparable con el del estudio de Wang et al. (19,7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, pero mucho más alto que en el estudio de Imamoto et al. (13,977<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> y en el estudio de Chun et al. (9,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. El nivel de PSA sérico se asocia fundamentalmente con el estadio local<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> y el pronóstico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> de adenocarcinoma de próstata. Junto con su estrecha relación con la supragraduación de la suma de GG, es sin duda de gran importancia para el PSA en la evaluación de adenocarcinoma de próstata. No hemos podido observar una disminución significativa en el nivel de PSA en comparación con el estudio de Wang et al., lo que indica que una mayoría de los pacientes ya tenían adenocarcinoma de próstata de alto riesgo en el momento del diagnóstico en China, aunque la prueba de PSA parecía estar realizada más ampliamente.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además del nivel de PSA se sugiere que se realice tacto rectal de forma rutinaria en la clínica de urología, lo cual ayuda a detectar el cáncer de próstata temprano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. En nuestro análisis univariado, el tacto rectal digital (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,006) se asoció significativamente con la supragraduación de suma de GG, si bien no pudo seguir siendo un factor predictivo significativo en el análisis multivariado (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,080). Incluimos el tacto rectal en el desarrollo de nomograma debido a su prometedor resultado y el significado clínico de vital importancia. Sin embargo, al revisar los estudios publicados previamente relacionados, casi no encontramos una influencia en el tacto rectal en el nomograma final. Una de las posibles explicaciones podría ser que los pacientes de nuestro estudio tenían nódulos tumorales más grandes que los de otros estudios debido a un diagnóstico relativamente tardío, lo cual era consistente con un nivel de PSA significativamente más alto en nuestro estudio.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestro estudio 122 pacientes tenían datos perdidos sobre los detalles de la biopsia estandarizada de cada cilindro. De esta manera, se realizó un subanálisis del resto de 115 pacientes y se encontró que el número de cilindros positivos se asoció significativamente con la supragraduación de suma de GG en el análisis univariado (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,041), pero fue moderadamente significativo en el análisis multivariante (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,088). Ya sea que la lesión fuera bilateral o unilateral en la biopsia parecía no estar asociada con la supragraduación de suma de GG en el análisis multivariante (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,267). Tanto el número de cilindros positivos como el aspecto positivo se relacionaron con el estadio local en la biopsia. Tanto el nomograma de edición japonesa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> como el de edición occidental<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> incluyeron el estadio T como un factor predictivo significativo. Aunque nuestro estudio reveló una asociación significativa entre el estadio T y la supragraduación de suma de GG (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,038), no pudo seguir siendo significativo en el análisis multivariante (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace">=</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,336).</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La gradación del adenocarcinoma de próstata, de la biopsia, se utiliza en la estratificación del riesgo e influye en las decisiones de tratamiento. El adenocarcinoma de próstata es el cáncer más común en Estados Unidos, representando uno de cada 5 nuevos diagnósticos en 2016<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>. La incidencia de adenocarcinoma de próstata es mucho menor en China<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. Un diferente origen genético, así como el estilo de vida y la exposición ambiente podrían explicar la diferencia, así como la prueba de PSA menos popular, y la conciencia pública de adenocarcinoma de próstata también podrían contribuir a estas grandes diferencias. Como resultado, la estrategia de tratamiento de adenocarcinoma de próstata en China podría ser de alguna manera más activa y agresiva en comparación con los países occidentales. Aquellos pacientes con un GG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6, así como estadio T1c o T2a, PSA<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ng/ml y edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>70 años, o un GG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 y edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>70 años, eran candidatos para la vigilancia activa<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">22,23</span></a>. Sin embargo, teniendo en cuenta que un buen número de pacientes se encontrarían con supragraduación patológica después de la PR (nuestro estudio mostró que más de una cuarta parte de los pacientes fueron diagnosticados con la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia), existe un riesgo de que se perdiera mayor adenocarcinoma de próstata de grado de Gleason en la biopsia. En tales casos la vigilancia activa podría posponer el tratamiento curativo. La PR o radioterapia podrían ser más adecuadas para aquellos pacientes de bajo riesgo, pero que tienen un gran potencial de supragraduación de Gleason.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La causa principal de la relativa baja tasa de coincidencia entre la biopsia y PR GG fue que la mayoría de los casos de adenocarcinoma de próstata son multifocales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>. Aunque guiada por ETR, la tasa de detección fue a menudo inferior al 50%<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> y muchos cánceres agresivos se perdieron. Con el fin de mejorar la tasa de detección, nuevas modalidades ecográficas como la sonoelastografía y la ecografía con contraste han sido investigadas. Sin embargo, no se ha observado ninguna ventaja clara de estas biopsias dirigidas sobre el actual estándar de esquemas de biopsia de 10-12 núcleos sistemáticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>. Además, el uso de imágenes de resonancia magnética multiparamétrica (rmMP) y la biopsia dirigida guiada por fusión de imagen de ultrasonido se ha incrementado. Tanto la biopsia prostática transrectal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> como transperineal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a> guiada por fusión de imagen RM/ETR detectan cánceres GG 7-10 clínicamente más significativos y menos cánceres GG 6 insignificantes que la biopsia guiada por ETR. El amplio uso de biopsia guiada por fusión de imagen de RMI/ETR podría aumentar la tasa de coincidencia entre la biopsia y GG PR.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio fue diseñado para evaluar los factores de riesgo de supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia en los últimos 5 años, cuando la prueba de PSA se estaba convirtiendo en la más ampliamente realizada en China. Nuestros nomogramas tuvieron una precisión aceptable y funcionaron bien. Sin embargo, hay que considerar varias limitaciones. En primer lugar, tanto la anomalía del TR como el número de cilindros positivos, aunque se incluyeron en el desarrollo nomograma, no fueron factores predictivos significativos, debido al limitado tamaño de la muestra. Continuaremos con el estudio de manera prospectiva y valoraremos estas variables en una serie más grande en función de su potencial mostrado en nuestro presente estudio. En segundo lugar, a pesar de que todos los pacientes incluidos se sometieron a una biopsia de 10 núcleos, tuvieron datos de biopsia incoherentes, ya que algunos de ellos recibieron la biopsia en otros hospitales. En el futuro vamos a aplicar el formato de informe de la biopsia normalizada en nuestro hospital, lo que proporcionaría indicadores más comparables. En tercer lugar, ha habido muchos cambios sobre las recomendaciones de Gleason entre la conferencia de clasificación de 2005 y la conferencia de 2014. De acuerdo tanto con la conferencia de consenso de la Sociedad Internacional de Patología Urológica de 2014 sobre la clasificación de Gleason del carcinoma de próstata<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a>, como con las Guías Clínicas de la Asociación Europea de Urología sobre el cáncer de próstata, la suma de GG<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6 se clasificó como grupo Gleason 1. La nueva clasificación de Gleason podría proporcionar estratificación más precisa de tumores que el sistema actual. En estudios futuros se aplicaría el nuevo sistema de clasificación de Gleason y se trataría de validar su uso en la población china.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Conclusión</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El nivel de PSA preoperatorio y la suma de Gleason de la biopsia fueron factores predictivos significativos del incremento de suma de Gleason en la pieza de PR respecto a la biopsia. El resultado del TR y el número de núcleos positivos también fueron incluidos respectivamente en los 2 modelos por su importancia moderada e importante significado clínico. Se desarrollaron nomogramas fáciles de usar para predecir la supragraduación patológica de la suma de Gleason en la población china, lo que demuestra un buen rendimiento estadístico tras la validación interna.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiación</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio fue patrocinado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (No. 81272835), Programa para Talentos Excelentes del Nuevo Siglo en la Universidad, China (NCET-13-0136), Proyecto de Innovación de Investigación Científica del Comité de Educación de Shanghai, China (n.° 14ZZ010) y la Fundación de Desarrollo de Talento de Shanghai (n.° 201302).</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflicto de intereses</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres820089" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec817026" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres820088" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec817025" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Métodos" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Población de pacientes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Evaluación clínica y patológica" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Análisis estadísticos" ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Resultados" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Datos básicos y clínicos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Datos patológicos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Desarrollo de nomograma" ] ] ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Conclusión" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Financiación" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 11 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2016-02-22" "fechaAceptado" => "2016-04-28" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec817026" "palabras" => array:5 [ 0 => "Biopsia" 1 => "Puntuación de Gleason" 2 => "Nomograma" 3 => "Adenocarcinoma de próstata" 4 => "Prostatectomía radical" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec817025" "palabras" => array:5 [ 0 => "Biopsy" 1 => "Gleason score" 2 => "Nomogram" 3 => "Prostate adenocarcinoma" 4 => "Radical prostatectomy" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Introducción</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Evaluar los factores de riesgo de la supragraduación de la suma de Gleason en la prostatectomía radical (PR) y actualizar el nomograma para la predicción de la infragraduación de la biopsia respecto a la pieza de prostatectomía radical.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La cohorte del estudio consistió en 237 pacientes chinos con adenocarcinoma de próstata que fueron sometidos a biopsia de próstata de 10 cilindros y posteriormente fueron sometidos PR en el Hospital Huashan, entre febrero de 2011 y mayo de 2015. El principal objetivo de nuestro estudio fue el estudio de la supragraduación de la suma de Gleason respecto a la biopsia en la muestra de PR. Se realizaron modelos de regresión logística univariante y multivariante para explorar los potenciales factores predictivos, y en última instancia para construir los nomogramas. El modelo de predicción se evaluó por su capacidad para predecir la supragraduación significativa en pacientes con suma de Gleason de biopsia <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En la cohorte principal se observó supragraduación de la suma de Gleason en 62 (26,16%) pacientes. El nivel de antígeno específico de próstata (PSA) preoperatorio, la suma de Gleason de biopsia y el tacto rectal se utilizaron en la construcción del nomograma, que fue validado internamente con un índice de concordancia corregido por bootstrap de 0,787. En la subcohorte de 115 pacientes con datos estandarizados de biopsia se observó supragraduación en 31 (26,96%) pacientes. El nivel preoperatorio de PSA, suma de Gleason de biopsia y el número de cilindros positivos se utilizaron en el nomograma, que también fue validado internamente con un índice de concordancia de corregido por bootstrap de 0,833. Estos 2 nomogramas demostraron un rendimiento estadístico satisfactorio para predecir supragraduación significativa.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se desarrollaron nomogramas actualizados para predecir la supragraduación de la suma de Gleason de la biopsia respecto a la PR, que demostraron un buen rendimiento estadístico tras la validación interna.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Introduction</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To assess the risk factors of Gleason sum upgrading between biopsy and radical prostatectomy (RP) and update the nomogram for the prediction of Gleason sum upgrading.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The study cohort consisted of 237 Chinese prostate adenocarcinoma patients who underwent 10-core prostate biopsy and subsequently received RP in Huashan Hospital from February 2011 to May 2015. The main outcome of our study was Gleason sum upgrading between biopsy and RP pathology. Univariate and multivariate logistic regression models were conducted to explore the potential predictors, and ultimately to build the nomograms. The prediction model was further evaluated for its ability to predict significant upgrading in patients with biopsy Gleason sum<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">In the main cohort of all the patients, Gleason sum upgrading was observed in 62 (26.16%) patients. The pre-operative prostate-specific antigen (PSA) level, biopsy Gleason sum, and digital rectal examination were used in building the nomogram, which was validated internally with a bootstrap-corrected concordance index of 0.787. In the sub-cohort of 115 patients with standardized biopsy details, Gleason sum upgrading was observed in 31 (26.96%) patients. The pre-operative PSA level, biopsy Gleason sum, and number of positive cores were used in the nomogram, which was also validated internally with a bootstrap-corrected concordance index of 0.833. These two nomograms both demonstrated satisfactory statistical performance for predicting significant upgrading.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Updated nomograms to predict Gleason sum upgrading in Chinese population between biopsy and RP were developed, demonstrating good statistical performance upon internal validation.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "apendice" => array:1 [ 0 => array:1 [ "seccion" => array:1 [ 0 => array:4 [ "apendice" => "<p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="upi0005"></elsevierMultimedia></p>" "etiqueta" => "Anexo A" "titulo" => "Material suplementario" "identificador" => "sec0075" ] ] ] ] "multimedia" => array:5 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 2105 "Ancho" => 2546 "Tamanyo" => 385950 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Nomograma para predecir la supragraduación patológica de la suma de Gleason en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia en la cohorte principal. A. Gráfico de calibración de las probabilidades predichas y observadas de supragraduación de suma de Gleason en la cohorte principal (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>237). La probabilidad predicha por el nomograma de supragraduación de suma de Gleason se representa en el eje X y la tasa observada de actualización se representa en el eje Y.</p> <p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">B. Nomograma para predecir la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a las muestra de biopsia.</p> <p id="spar0110" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">C. Gráfico de calibración de las probabilidades predichas y observadas de la supragraduación de la suma de Gleason significativa en pacientes con suma de Gleason <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8 (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>193). La predicción calculada utilizando el nomograma se traza en el eje X, y la tasa observada de supragraduación patológica de suma de Gleason significativa se traza en el eje Y.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 2061 "Ancho" => 2568 "Tamanyo" => 372957 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0130" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Nomograma para predecir la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia en la subcohorte.</p> <p id="spar0135" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A. Gráfico de calibración de las probabilidades predichas y observadas de supragraduación patológica en la subcohorte (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>115). La probabilidad predicha por nomograma de supragraduación patológica de suma de Gleason de la biopsia se representa en el eje X y la tasa observada de actualización se representa en el eje Y.</p> <p id="spar0165" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">B. Nomograma para predecir la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia.</p> <p id="spar0200" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">C. Gráfico de calibración de las probabilidades predichas y observadas de la supragraduación en las muestras de prostatectomía radical respecto a la muestra de biopsia significativa en pacientes con suma de Gleason<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8 (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95). 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Edad</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Media \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">68,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rango \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">47-86 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">55-83 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">IMC (kg/m</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Media \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">24,17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23,66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">23,83 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rango \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">16,07-31,80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">17,23-31,80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Volumen prostático (ETR) (ml)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Media \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">38,18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">37,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">37 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rango \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12-98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13-75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Datos faltantes (n) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="3" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">PSA preoperatorio (ng/ml)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Media \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">19,23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">16,98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mediana \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13,43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12,44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Rango \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,00-293,30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,47-52,53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1378446.png" ] ] 1 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">N% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Anomalía del TR</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">28,27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">PSA (ng/ml)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace"><</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">32,07 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">28,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10-20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">92 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">38,82 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">48 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">41,74 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleMonospace">></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">69 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">29,11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">29,57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Estadio clínico</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">123 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">51,90 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">56,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">108 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45,57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">46 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">40,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>T3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,48 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Grado de Gleason primario en la biopsia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">157 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">66,24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">58,26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">69 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">29,11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">36,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3,80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Grado de Gleason secundario en la biopsia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">122 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">51,48 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">58,26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">40,08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">37,39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Suma de Gleason de la biopsia</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,87 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31,30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45,15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">50,43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13,08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11,30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5,06 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,09 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Grado de Gleason primario en la PR</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">157 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">66,24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">62,61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">27,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">28,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Grado de Gleason secundario en la PR</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">45,15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">46,09 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">102 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">43,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">42,61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11,39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">11,30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Suma de Gleason en la PR</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">27,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">30 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26,09 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">116 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">48,95 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">56 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">48,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">14,35 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">15,65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">7,59 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">6,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,27 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">115 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="5" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleItalic">Incremento de suma de Gleason</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">26,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1378445.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0220" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características básicas clínicas y patológicas de los pacientes</p>" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:2 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " colspan="9" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Cohorte principal (237)</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " rowspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo univariante</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo multivariante</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">IC 95% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PSA preoperatorio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,034 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,035 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,014-1,056 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,058 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,06 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,033-1,088 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Edad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,019 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,981 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,940-1,023 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,373 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">IMC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,022 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,978 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,884-1,082 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,665 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Anomalía del TR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,859 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,36 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,278-4,361 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,006 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,757 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,133 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,912-4,987 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Estadio T \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,551 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,736 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,030-2,923 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,038 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,357 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,428 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,691-2,954 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,336 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gleason de biopsia primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,457 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,633 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,363-1,105 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,108 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gleason de biopsia secundario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,903 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,405 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,241-0,681 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,375 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,687 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,293-1,613 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,389 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Suma de Gleason de biopsia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,759 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,468 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,314-0,698 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,865 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,421 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,220-0,804 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1378444.png" ] ] 1 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " colspan="9" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Subcohorte (115)</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " rowspan="2" align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo univariante</th><th class="td" title="table-head " colspan="4" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Modelo multivariante</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">B \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">OR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">PSA preoperatorio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,051 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,01101,093 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,013 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,07 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,072 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,015-1,132 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">TR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,142 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,153 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,462-2,880 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,761 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Estadio T \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,197 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,218 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,593-2,500 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,591 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gleason de biopsia primario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,654 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,240-1,126 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,097 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Gleason de biopsia secundario \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−1,164 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,312 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,128-0,764 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,011 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,169 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,845 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,222-3,219 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,805 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Suma de Gleason de biopsia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−0,955 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,385 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,202-0,732 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,004 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">−1,708 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,181 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,059-0,577 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,003 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Porcentaje de núcleos positivos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,017 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,017 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,001-1,034 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,041 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,024 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,025 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,996-1,054 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,088 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Lado positivo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,078 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,94 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,233-7,011 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,015 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,773 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,166 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,553-8,482 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,267 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1378447.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0225" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelos de regresión logística univariante y multivariante que predicen la supragraduación de suma de Gleason en la pieza de prostatectomía respecto a la biopsia</p>" ] ] 4 => array:5 [ "identificador" => "upi0005" "tipo" => "MULTIMEDIAECOMPONENTE" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Ecomponente" => array:2 [ "fichero" => "mmc1.doc" "ficheroTamanyo" => 47616 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:29 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0150" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Classification of prostatic carcinomas" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "D.F. 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Infragradación de la biopsia de próstata respecto a la pieza de prostatectomía la población china: nomogramas actualizados
Gleason sum upgrading between biopsy and radical prostatectomy in Chinese population: Updated nomograms