Contemporary rates of pathological features and mortality for adenocarcinoma of the urinary bladder in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine contemporary rates of pathological features and mortality for adenocarcinoma of the urinary bladder in the USA using population-based data analysis. METHODS: We relied on 10 024 patients with non-metastatic bladder cancer diagnosed between 2004 and 2013 within the Surveillance, Epidemiology and End Results registries. Logistic regression analyses focused on grade and stage. Kaplan-Meier analyses assessed cancer-specific mortality rates in adenocarcinoma and urothelial carcinoma of the bladder. Cox regression analyses assessed the impact of histological subtype on cancer-specific mortality. RESULTS: Overall, 215 (2.1%) adenocarcinoma and 9809 (97.9%) urothelial carcinoma patients were identified. The rate of non-organ-confined disease was higher in adenocarcinoma (64.7% vs 50.8%, P < 0.001). In multivariable logistic regression analyses, adenocarcinoma patients had a 2.2-fold higher risk of harboring non-organ-confined disease (95% confidence interval 1.7-3.0; P < 0.001) than urothelial carcinoma patients. Cancer-specific mortality-free survival rates were lower in adenocarcinoma (P < 0.01). This disadvantage only applied to non-organ-confined disease (P = 0.044), and not to organ-confined disease (P = 0.9). In multivariable Cox regression analyses, adenocarcinoma conferred a 1.3-fold higher rate of cancer-specific mortality (hazard ratio 1.30, 95% confidence interval 1.05-1.60; P = 0.01). Among adenocarcinoma patients, 30.7% harbored signet-ring cell adenocarcinoma and portended particularly poor cancer-specific mortality rates. CONCLUSIONS: In bladder cancer, adenocarcinoma presents at higher stages than urothelial carcinoma. However, cancer-specific mortality rates do not differ. A more unfavorable stage at diagnosis and higher cancer-specific mortality apply to the signet-ring cell variant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 |
|---|---|---|
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».