Accuracy of the EORTC risk tables and of the CUETO scoring model to predict outcomes in non-muscle-invasive urothelial carcinoma of the bladder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) risk tables and the Spanish Urological Club for Oncological Treatment (CUETO) scoring model are the two best-established predictive tools to help decision making for patients with non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC). The aim of the current study was to assess the performance of these predictive tools in a large multicentre cohort of NMIBC patients. METHODS: We performed a retrospective analysis of 4689 patients with NMIBC. To evaluate the discrimination of the models, we created Cox proportional hazard regression models for time to disease recurrence and progression. We incorporated the patients calculated risk score as a predictor into both of these models and then calculated their discrimination (concordance indexes). We compared the concordance index of our models with the concordance index reported for the models. RESULTS: With a median follow-up of 57 months, 2110 patients experienced disease recurrence and 591 patients experienced disease progression. Both tools exhibited a poor discrimination for disease recurrence and progression (0.597 and 0.662, and 0.523 and 0.616, respectively, for the EORTC and CUETO models). The EORTC tables overestimated the risk of disease recurrence and progression in high-risk patients. The discrimination of the EORTC tables was even lower in the subgroup of patients treated with BCG (0.554 and 0.576 for disease recurrence and progression, respectively). Conversely, the discrimination of the CUETO model increased in BCG-treated patients (0.597 and 0.645 for disease recurrence and progression, respectively). However, both models overestimated the risk of disease progression in high-risk patients. CONCLUSION: The EORTC risk tables and the CUETO scoring system exhibit a poor discrimination for both disease recurrence and progression in NMIBC patients. These models overestimated the risk of disease recurrence and progression in high-risk patients. These overestimations remained in BCG-treated patients, especially for the EORTC tables. These results underline the need for improving our current predictive tools. However, our study is limited by its retrospective and multi-institutional design.
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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».