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Enregistrement W2165795293 · doi:10.5489/cuaj.2111

Treatment of muscle-invasive bladder cancer in Canada: A survey of genitourinary medical oncologists and urologists

2014· article· en· W2165795293 sur OpenAlexaffvenueabout
Tina Hsu, Peter C. Black, Kim N., Christina M. Canil, Girish S. Kulkarni, Scott North, Lori Wood, Alexandre R. Zlotta, Anthea Lau, Tony Panzarella, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensOttawa Regional Cancer FoundationUniversity of British ColumbiaQueen Elizabeth II Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencyUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerGenitourinary systemReferralInternal medicineDiseaseRenal functionFamily medicineGynecologyCancerOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Uptake of neoadjuvant chemotherapy (NC) for muscle invasive bladder cancer (MIBC) has been low despite evidence of a survival benefit. The primary aim of this study was to better understand why the rates are low and determine what factors specifically influence the decision to recommend NC for MIBC. METHODS: A 31-question survey was emailed between 2009 and 2011 to medical oncologists belonging to the Canadian Association of Genitourinary Medical Oncologists (CAGMO); and to urologists belonging to the Canadian Urologic Oncology Group (CUOG). We gathered data on practice characteristics, referrals for NC, factors influencing NC use, and chemotherapy regimens offered. Responses were summarized using descriptive statistics. RESULTS: In total, 26/30 (87%) medical oncologists and 25/84 (30%) urologists, who were primarily academic, completed the survey. Most clinicians (medical oncologists 96%, urologists 88%) recommended NC for MIBC, because they considered it to be the standard of care, but most medical oncologists saw ≤6 referrals annually. Performance status, presence of comorbidities and renal function were key considerations in offering NC. NC was not offered if performance status ≥2 (medical oncologists 38%, urologists 44%), age >80 (medical oncologists 46%, urologists 39%), or glomerular filtration rate ≤40 mL/min (medical oncologists 81%, urologists 50%). CONCLUSIONS: Most academic clinicians in Canada believe that cisplatin-based combination NC is the standard of care for MIBC and recommend it for patients with adequate performance status and renal function. Using a multidisciplinary approach to treat this disease may be one strategy to increase referral rates for NC and uptake of NC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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