Prospective evaluation of the prognostic relevance of molecular staging for urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nearly 50% of urothelial carcinoma patients with lymph node-negative invasive cancers recur after radical surgery. In many cases, occult local or lymph node disease may be present but undetectable by current approaches. Reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR)-detectable mRNA of Uroplakin II (UPII), a urothelial-specific gene mRNA, was evaluated in perivesical and lymph node samples removed at radical surgery as a predictor of clinical recurrence. METHODS: From November 1999 to August 2002, 46 patients with cTa-T4N0M0 urothelial bladder cancer enrolled in a prospective clinical trial and underwent radical cystectomy and pelvic lymphadenectomy. RT-PCR for UPII was performed on biopsies of the external surface of the bladder specimen and lymph nodes. Results were compared with conventional pathology. Patients were followed every 6 months for tumor recurrence. RESULTS: Pathologically node-negative patients had a UPII RT-PCR perivesical positivity of 27% and a lymph node positivity rate of 33%. All 22 UPII RT-PCR node-negative patients were pathologically node-negative and all 13 with pathologically positive nodes had positive UPII RT-PCR lymph node signals. In all, 46% of UPII RT-PCR lymph node-positive patients were pathologically node-negative and 5% of pathologically node-negative/UPII RT-PCR node-negative patients had disease recurrence, whereas 91% of pathologically node-negative/UPII RT-PCR node-positive patients (P < .001) recurred. UPII RT-PCR node positivity was a significant predictor of tumor recurrence in multivariate analysis CONCLUSIONS: Molecular determination of lymph node metastases by UPII RT-PCR node positivity apparently identifies patients with a poor prognosis and may be more predictive of disease recurrence than conventional pathologic analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».