Stage‐specific impact of pelvic lymph node dissection on survival in patients with non‐metastatic bladder cancer treated with radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
Study Type – Therapy (cohort) Level of Evidence 2b What's known on the subject? and What does the study add? In patients treated with radical cystectomy, pelvic lymph node dissection may have a beneficial effect on cancer control outcomes. We examined the effect of pelvic lymph node dissection on stage‐specific cancer control outcomes. OBJECTIVE To examine the effect of stage‐specific pelvic lymph node dissection (PLND) on cancer‐specific (CSM) and overall mortality (OM) rates at radical cystectomy (RC) for bladder cancer. METHODS Overall, 11 183 patients were treated with RC within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database. Univariable and multivariable Cox regression analyses tested the effect of PLND on CSM and OM rates, after stratifying according to pathological tumour stage. RESULTS Overall, PLND was omitted in 25% of patients, and in 50, 35, 27, 16 and 23% of patients with respectively pTa/is, pT1, pT2, pT3 and pT4 disease ( P < 0.001). For the same stages, the 10‐year CSM‐free rates for patients undergoing PLND compared with those with no PLND were, respectively, 80 vs 71.9% ( P = 0.02), 81.7 vs 70.0% ( P < 0.001), 71.5 vs 56.1% ( P = 0.001), 43.7 vs 38.8% ( P = 0.006), and 35.1 vs 32.0% ( P = 0.1). In multivariable analyses, PLND omission was associated with a higher CSM in patients with pTa/is, pT1 and pT2 disease (all P ≤ 0.01), but failed to achieve independent predictor status in patients with pT3 and pT4 disease (both P ≥ 0.05). Omitting PLND predisposed to a higher OM across all tumour stages (all P ≤ 0.03). CONCLUSIONS Our results indicate that PLND was more frequently omitted in patients with organ‐confined disease. The beneficial effect of PLND on cancer control outcomes was more evident in these patients than in those with pT3 or pT4 disease. PLND at RC should always be considered, regardless of tumour stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».