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Enregistrement W2052562958 · doi:10.1038/bjc.2013.372

Accuracy of the EORTC risk tables and of the CUETO scoring model to predict outcomes in non-muscle-invasive urothelial carcinoma of the bladder

2013· article· en· W2052562958 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésConcordanceMedicineProportional hazards modelOncologyDiseaseInternal medicineBladder cancerHazard ratioCohortRetrospective cohort studyCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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