Maintenance bacillus Calmette‐Guérin in high‐risk nonmuscle‐invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intravesical bacillus Calmette-Guérin (BCG) immunotherapy is effective in preventing recurrence and progression in nonmuscle-invasive bladder cancer but the dosing schedule and duration of treatment remain empirical. The outcome of BCG therapy was prospectively evaluated on patients according to the number of maintenance cycles received. METHODS: Between 1997 and 2002, 111 patients with nonmuscle-invasive bladder cancer at high risk of recurrence and progression underwent transurethral resection followed by intravesical instillations of BCG. After an induction treatment of 6 weekly instillations, patients were scheduled to receive a 3-weekly maintenance treatment at the 3rd, 6th, 12th, 18th, 24th, 30th, and 36th month. At each visit a clinical assessment was obtained. RESULTS: Over a median clinical follow-up of 31 months, 43% of patients experienced recurrence and 8.1% progressed to muscle-invasive disease or metastasis. Only 1 patient received all scheduled instillations. Patients who received at least 3 maintenance BCG cycles had a significantly reduced risk of recurrence (hazard ratio [HR] = 0.23, P = .0064, adjusted for gender, age, and stage) compared with patients receiving only induction BCG. Twelve months after the end of maintenance, the estimated Kaplan-Meier recurrence-free survival was 89% for patients who received at least 3 maintenance BCG cycles, 67% for those who received 2 maintenance BCG cycles, and 41% for those who received only the induction BCG or 1 maintenance cycle (P = .0003). CONCLUSIONS: The results of this study suggest that a minimum of 3 cycles of maintenance BCG is required to significantly reduce the recurrence rate. It also suggests that more cycles may result in further improvements but the benefits may be outweighed by increasing side effects in some patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».