The role of adjuvant chemotherapy for lymph node‐positive upper tract urothelial carcinoma following radical nephroureterectomy: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of adjuvant chemotherapy (AC) on mortality after radical nephroureterectomy (RNU) for upper tract urothelial carcinoma (UTUC) with positive lymph nodes (LNs) and to identify patient subgroups that are most likely to benefit from AC. PATIENTS AND METHODS: We retrospectively analysed data of 263 patients with LN-positive UTUC, who underwent full surgical resection. In all, 107 patients (41%) received three to six cycles of AC, while 156 (59.3%) were treated with RNU alone. UTUC-related mortality was evaluated using competing-risks regression models. RESULTS: In all patients (T(all) N+), administration of AC had no significant impact on UTUC-related mortality on univariable (P = 0.49) and multivariable (P = 0.11) analysis. Further stratified analyses showed that only N+ patients with pT3-4 disease benefited from AC. In this subgroup, AC reduced UTUC-related mortality by 34% (P = 0.019). The absolute difference in mortality was 10% after the first year and increased to 23% after 5 years. On multivariable analysis, administration of AC was associated with significantly reduced UTUC-related mortality (subhazard ratio 0.67, P = 0.022). Limitations of this study are the retrospective non-randomised design, selection bias, absence of a central pathological review and different AC protocols. CONCLUSIONS: AC seems to reduce mortality in patients with pT3-4 LN-positive UTUC after RNU. This subgroup of LN-positive patients could serve as target population for an AC prospective randomised trial.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».