Pathological factors associated with survival benefit from adjuvant chemotherapy ( <scp>ACT</scp> ): a population‐based study of bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate whether pathological factors are associated with differential effect of adjuvant chemotherapy (ACT). PATIENTS AND METHODS: In this population-based retrospective cohort study, we linked electronic records of treatment and surgical pathology to the Ontario Cancer Registry. The study population included all patients with muscle-invasive bladder cancer undergoing cystectomy in Ontario 1994-2008. Factors associated with overall (OS) and cancer-specific survival (CSS) were evaluated using Cox proportional hazards. We tested for interaction between the following variables and ACT effect-size: N-stage, margin status, T-stage, and lymphovascular invasion (LVI). RESULTS: The study population included 2802 patients; 19% were treated with ACT. Interaction terms with ACT for OS/CSS are: N-stage (both P < 0.001); margin status (P = 0.054/P = 0.048); T-stage (P = 0.509/P = 0.286); and LVI (P = 0.361/P = 0.405). Magnitude of effect for ACT was greater for patients with node-positive disease [OS: hazard ratio (HR) 0.56, 95% confidence interval (CI) 0.47-0.67; CSS: HR 0.60, 95% CI 0.49-0.72] than for patients with node-negative disease (OS: HR 0.80, 95% CI 0.61-1.03; CSS: HR 0.79, 95% CI 0.59-1.07). ACT was also associated with greater effect among patients with involved margins (OS: HR 0.45, 95% CI 0.33-0.62; CSS: HR 0.40, 95% CI 0.28-0.57) compared with patients with negative margins (OS: HR 0.75, 95% CI 0.65-0.87; CSS: HR 0.79, 95% CI 0.67-0.93). CONCLUSIONS: In this population-based cohort study we observe evidence of interaction between ACT effect and nodal stage and surgical margin status. Our results suggest that patients at highest risk of disease recurrence may derive greatest benefit from ACT.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».