Decision curve analysis assessing the clinical benefit of NMP22 in the detection of bladder cancer: secondary analysis of a prospective trial
Notice bibliographique
Résumé
Study Type – Decision analysis (based on alternative scenarios) Level of Evidence 2b What's known on the subject? and What does the study add? Several studies have shown that abnormal levels of nuclear matrix protein 22 (NMP22) are associated with bladder cancer, and NMP22 has been approved by the FDA as a urinary biomarker for bladder cancer detection and surveillance. However, the benefit of adding NMP22 to the clinical care of patients remains unclear. Decision curve analysis incorporates the consequences of clinical decisions, such as an increased number of unnecessary cystoscopies or missed cancers. OBJECTIVE To employ decision curve analysis to determine the impact of nuclear matrix protein 22 (NMP22) on clinical decision making in the detection of bladder cancer using data from a prospective trial. PATIENTS AND METHODS The study included 1303 patients at risk for bladder cancer who underwent cystoscopy, urine cytology and measurement of urinary NMP22 levels. We constructed several prediction models to estimate risk of bladder cancer. The base model was generated using patient characteristics (age, gender, race, smoking and haematuria); cytology and NMP22 were added to the base model to determine effects on predictive accuracy. Clinical net benefit was calculated by summing the benefits and subtracting the harms and weighting these by the threshold probability at which a patient or clinician would opt for cystoscopy. RESULTS In all, 72 patients were found to have bladder cancer (5.5%). In univariate analyses, NMP22 was the strongest predictor of bladder cancer presence (predictive accuracy 71.3%), followed by age (67.5%) and cytology (64.3%). In multivariable prediction models, NMP22 improved the predictive accuracy of the base model by 8.2% (area under the curve 70.2–78.4%) and of the base model plus cytology by 4.2% (area under the curve 75.9–80.1%). Decision curve analysis revealed that adding NMP22 to other models increased clinical benefit, particularly at higher threshold probabilities. CONCLUSIONS NMP22 is a strong, independent predictor of bladder cancer. Addition of NMP22 improves the accuracy of standard predictors by a statistically and clinically significant margin. Decision curve analysis suggests that integration of NMP22 into clinical decision making helps avoid unnecessary cystoscopies, with minimal increased risk of missing a cancer.
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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 | 0,167 | 0,246 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».