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Enregistrement W2160379180 · doi:10.1016/j.urolonc.2013.12.012

Examining the management of muscle-invasive bladder cancer by medical oncologists in the United States

2014· article· en· W2160379180 sur OpenAlexaff
Andrea B. Apolo, Joseph W. Kim, Bernard H. Bochner, Seth M. Steinberg, Dean F. Bajorin, Wm. Kevin Kelly, Piyush K. Agarwal, Theresa M. Koppie, Matthew Kaag, David I. Quinn, Nicholas J. Vogelzang, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueUrologic Oncology Seminars and Original Investigations · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthBladder Cancer Advocacy Network
Mots-clésMedicineGemcitabineBladder cancerCarboplatinOncologyInternal medicineCisplatinChemotherapyCystectomyVinblastineLymphovascular invasionCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neoadjuvant chemotherapy (NACT) for the treatment of muscle-invasive bladder cancer (MIBC) remains underutilized in the United States despite evidence supporting its use. OBJECTIVES: To examine the perioperative chemotherapy management of patients with MIBC by medical oncologists (MedOncs) to move toward standardization of practice PARTICIPANTS AND METHODS: A 26-question survey was emailed to 92 MedOncs belonging to the Bladder Cancer Advocacy Network or the American Society of Clinical Oncology for completion from May to October 2011 RESULTS: A total of 83 MedOncs completed the survey: 52% were based in academic centers. Most referrals were from urologists (79%). NACT for treatment of MIBC and high-grade upper-tract urothelial carcinoma is offered by 80% and 46% of respondents, respectively. Adjuvant chemotherapy for treatment of MIBC and upper-tract urothelial carcinoma is offered by 46% and 42% of respondents, respectively. NACT was not offered by 49%, 29%, and 35% of respondents if Eastern Cooperative Oncology Group performance status was 3 or greater, if patients had T2 lesions without lymphovascular invasion, and if the glomerular filtration rate was<50ml/min, respectively. Chemotherapy regimens included gemcitabine/cisplatin (90%), methotrexate/vinblastine/adriamycin/cisplatin (30%), dose-dense methotrexate, vinblastine, adriamycin, and cisplatin (20%), and gemcitabine/carboplatin (37%). CONCLUSIONS: Most MedOncs (79%) in this survey offer perioperative chemotherapy to all patients with MIBC. This increased use of NACT is higher than previously reported, suggesting an increase in the adoption of recommendations that follow best evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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