Screening for bladder cancer: the best opportunity to reduce mortality
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer kills more women than cervical cancer and is also a significant cause of mortality in men. Little progress has been made in improving survival in patients with advanced bladder cancer. Two pilot studies using microhematuria screening have shown that screening for bladder cancer results in close to 80% downstaging, with high-grade cancers being detected before they have invaded the bladder wall. Results of long-term follow-up even suggest a striking reduction in bladder cancer mortality. The main obstacles to screening for bladder cancer may be overcome if a higher-risk population is identified by designing a risk scale for exposure to cigarette smoke and occupational carcinogens, and through genetic testing for susceptibility to cancer and home hematuria screening, which in itself identifies a population with approximately 3% to 4% risk of bladder cancer. The feasibility and cost effectiveness of screening for bladder cancer can be significantly improved by incorporating a secondary screening strategy using a more sensitive and specific bladder cancer marker that is currently available, and by limiting urological evaluations to patients who show positive results on one or more of these tests. Bladder cancer is the most costly cancer to treat in the United States and pharmacoeconomic studies suggest that screening for bladder cancer could not only save lives but also reduce costs per year-life saved. A pilot study is underway and the urology community should be very supportive of studies to validate this opportunity.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».