Multiple biomarkers improve prediction of bladder cancer recurrence and mortality in patients undergoing cystectomy
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tested was whether the assessment of 5 established bladder cancer biomarkers (p53, pRB, p21, p27, and cyclin E1) could improve the ability to predict disease recurrence and cancer-specific survival after radical cystectomy in patients with pTa-3N0M0 urothelial carcinoma of the bladder (UCB). METHODS: The study comprised 191 patients with pTa-3N0M0 UCB treated with radical cystectomy and bilateral lymphadenectomy (median follow-up, 3.1 years). Biomarker expression was assayed on serial tissue microarray slides using quantitative immunohistochemistry using advanced cell imaging and color detection software. Predictive accuracy was quantified using the concordance index and 200-bootstrap resamples were used to reduce overfit bias. Bootstrap-adjusted predictive accuracy estimates were compared using the Mantel-Haenszel test. RESULTS: UCB recurred in 36 (18.8%) patients and 30 (15.7%) died of bladder cancer; 157 (82.2%) patients had altered expression of at least 1 biomarker. In univariate analyses the number of altered biomarkers had the highest predictive accuracy for both disease recurrence (76.8%, P< .001) and cancer-specific mortality (78.3%, P< .001). Addition of the number of altered biomarkers increased the predictive accuracy of nomograms based on the TNM staging system for disease recurrence and cancer-specific mortality by 10.9% (83.4% vs 72.5%, P< .001) and 8.6% (86.9% vs 78.3, P< .001), respectively. CONCLUSIONS: Assessment of the number of altered biomarkers in the cystectomy specimen improves the prediction of bladder cancer recurrence and survival in patients with pTa-3N0M0 disease. Prospective evaluation of alteration in these biomarkers can help identify patients who would benefit from adjuvant treatment after radical cystectomy.
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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 |
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| 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)
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