The impact of histological variants on bladder cancer survival: A population-based analysis.
Notice bibliographique
Résumé
458 Background: We evaluated the clinical and prognostic impact of bladder cancer histologic variants (BCHV) using a large population-based cancer database. Methods: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (SEER), we identified bladder cancer patients from 2001-2012, and categorized them according to histological differentiation. 5 year disease-specific survival (DSS) was calculated using the Kaplan-Meier method. Cox proportional hazards regression model was used to predict association with disease-specific mortality (DSM). In addition, we fitted multivariate logistic regression models to predict the impact of histological variants on muscle-invasive status (MI), nodal involvement (NI), and metastatic disease (MD). Results: The cohort included 175,544 urothelial (96.3%) and 6,714 non-urothelial (3.7%) cancers. The latter were divided into: 2,382 squamous cell carcinoma, 1,648 adenocarcinoma, 888 small cell, 912 sarcomatoid, 292 signet-ring cell, 314 neuroendocrine and 278 micropapillary bladder tumors. Urothelial cancers overall had the best 5-year DSS. Of the non-urothelial variants, micropapillary and squamous had the best and worst DSS respectively (p < 0.001). On multivariable analysis predicting DSM, micropapillary and squamous variants had the best and worst prognosis respectively (HR 0.79, p = 0.102 and HR 2.63, p < 0.001), compared to urothelial tumors. On multivariable analysis predicting MI, NI, and MD: squamous (OR 22.76, p < 0.001), micropapillary (OR 3.17, p < 0.001) and adenocarcinoma (OR 4.14, p < 0.001), had higher likelihood respectively, compared to urothelial tumors. Conclusions: Despite accounting for a minority of bladder cancers, BCHV are associated with worst outcomes. It is essential to recognize the potential implications of these variants when deciding treatment. Additional studies are warranted to better characterize the clinical impact of these variants.
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 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) | 0,000 | 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 ».