Survivin as a Prognostic Marker for Urothelial Carcinoma of the Bladder: A Multicenter External Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the current study was to externally validate the value of survivin as a prognostic marker for bladder cancer in a large multi-institutional cohort of patients treated with radical cystectomy. METHODS: The study comprised 726 patients treated with radical cystectomy and bilateral pelvic lymphadenectomy. Survivin staining and scoring were done with automated systems coupled with advanced color detection software. Specimens showing at least 10% reactivity were considered altered. Predictive accuracy was quantified using the concordance index and 200-bootstrap resamples were used to reduce overfit bias. RESULTS: Survivin was an independent predictor of disease recurrence and cancer-specific survival in multivariable analyses that controlled for the effects of standard clinicopathologic features (hazard ratios, approximately 1.6; P values < or = 0.002). In all patients (n = 726), addition of survivin to a model including standard clinicopathologic variables did not improve its predictive accuracy (P = 0.67 for disease recurrence and P = 0.27 for cancer-specific survival). In the subgroup of patients with pT(1-3)N(0)M(0) disease (n = 398), addition of survivin improved the accuracy of standard clinicopathologic features for prediction of disease recurrence and cancer-specific survival (1.3%, P < 0.001 and 1.2%, P < 0.001, respectively). CONCLUSIONS: Survivin expression improves our accuracy for prediction of cancer recurrence and survival in pT(1-3)N(0)M(0) patients by a small but statistically significant margin. Our findings support the need for further evaluation of survivin and its signaling pathways as well as survivin-targeted therapies in bladder cancer.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».