Prognostic factors of cancer recurrence and progression in non-muscle-invasive urothelial carcinoma: A multicenter study of over 4,300 patients.
Notice bibliographique
Résumé
249 Background: The outcomes of patients with non-muscle-invasive urothelial carcinoma of the bladder (NMIUCB) remain poorly understood. The aim of our study was to identify prognostic factors of cancer recurrence and progression in patients with primary UCB. Methods: We performed a combined analysis on individual data from 4,325 patients with primary NMIUCB. Results: Within a median follow-up of 64 months, 1,960 patients (45.4%) experienced disease recurrence, 498 (11.5%) experienced progression to muscle-invasive stage, 1,155 (26.7%) died of any cause, and 310 (7.2%) died of their cancer. In multivariable Cox regression analysis, advanced age, higher grade, larger tumor size, higher number of tumors, number of prior recurrences, and type of intravesical therapy were independent predictors of disease recurrence and progression. While treatment intravesical chemotherapy was only associated with decreased/delayed cancer recurrence, intravesical BCG therapy was associated with decreased/delayed cancer recurrence and progression. The predictive accuracies of the models for recurrence and progression were 63.5% and 71.3%, respectively. Conclusions: Even in a heterogenous patient population, BCG therapy appears to decrease frequency and delay time to cancer recurrence and progression in patients with NMIUCB. Predictive tools based on combination of multiple clinical variables which capture the biological and clinical potential of nonmuscle-invasive disease could help with patient counseling and individualized risk assessment for adjuvant intravesical therapy and clinical trial design. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».