The management of BCG failure in non-muscle-invasive bladder cancer: an update
Notice bibliographique
Résumé
Up to 40% of patients with non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) will fail intravesical bacillus Calmette-Guérin (BCG) therapy. There is unfortunately no current gold standard for salvage intravesical therapy after appropriate BCG treatment. Indeed, outcomes are at best suboptimal. The vast majority of low-grade NMIBC are prone to recur but very rarely progress. Failure after intravesical BCG in these patients is usually superficial and low-grade. At the other end of the spectrum, failure to respond to BCG in high-risk T1 bladder cancer and/or carcinoma in situ (CIS or TIS) is more problematic, since those tumours often have the potential to progress to muscle invasion. In these cases, radical cystectomy remains the mainstay after BCG failure. With appropriate selection, certain patients who "fail" BCG (but with favourable risk factors) can be managed with intravesical regimens, including repeated BCG, BCG plus cytokines, intravesical chemotherapy, thermochemotherapy or new immunotherapeutic modalities. In this review, reasons explaining BCG failure, how to define BCG failure, optimal risk stratification and prediction of response and management of BCG failures are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».