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Enregistrement W1831939955 · doi:10.1002/9781118674826.ch3

Utility of urine biomarkers

2015· other· en· W1831939955 sur OpenAlexaff
Derya Tilki, Alexandre R. Zlotta

Notice bibliographique

RevueBladder Cancer · 2015
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystoscopyBladder cancerUrine cytologyMedicineUrineCytologyUrinary systemUrologyCancerUrinary bladderInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter describes the diagnostic and monitoring utility of urine markers for bladder cancer. Bladder cancer diagnosis and surveillance includes cystoscopy and cytology. The limitation of urinary cytology is its low sensitivity for low-grade recurrences. Currently, six commercially available urine markers complement cystoscopy in the detection of bladder cancer. Several promising tests are under investigation. Although different studies have shown superiority of urine markers regarding sensitivity for bladder cancer detection as compared to cytology, none of these tests is ideal and can be recommended unrestrictedly. Urine markers have been extensively studied to help diagnose bladder cancer and thereby decrease the need for cystoscopy. Although several urinary markers have high sensitivity, they are unfortunately still not sufficient compared to cytology. Urinary cytology or markers cannot safely replace cystoscopy in this setting. Identification of an optimal marker, which can delay cystoscopy in the diagnosis of bladder cancer, requires large prospective, standardized and cross-validated studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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