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Enregistrement W2587762331 · doi:10.1136/esmoopen-2016-000123

Adjuvant treatment following radical cystectomy for muscle-invasive urothelial carcinoma and variant histologies: Is there a role for radiotherapy?

2017· article· en· W2587762331 sur OpenAlexfundno aff
Kevin Lee Min Chua, Grace Kusumawidjaja, Jure Murgić, Melvin L.K. Chua

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Urological Oncology Group
Mots-clésCystectomyMedicineRadiation therapyBladder cancerAdjuvantOncologyOccultInternal medicineCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comprehensive molecular characterisation of muscle-invasive urothelial carcinoma and variant histological subtypes has led to the identification of recurrent driver mutations that are distinct in these aggressive subgroups of bladder cancer. While distant metastasis dominates as a pattern of relapse following radical cystectomy or chemoradiotherapy, loco-regional control rates are also suboptimal with single modality local treatment, and likewise, harbour equivocal implications on the long-term prognosis of patients. The role of adjuvant radiotherapy for optimising disease control within the pelvis is controversial, with limited evidence to support its efficacy. Herein, we present a stepwise review on adjuvant radiotherapy post-cystectomy; first, discussing the evidence to date supporting the concept that adjuvant radiotherapy is effective in targeting occult metastases within the pelvis, and adds to the benefits of adjuvant chemotherapy. Next, we outlined the principles underlying the definition of radiotherapy target volumes. To conclude, we addressed the need for appropriate patient stratification for treatment intensification, based on existing clinical models and novel molecular indices of aggression in muscle-invasive urothelial cancers and variant histological subtypes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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