The impact of peri-operative chemotherapy for patients with lymph node-positive urothelial cancer.
Notice bibliographique
Résumé
388 Background: Patients with locally advanced urothelial cancer with regional lymph node involvement (LN+) have a poor prognosis. Surgical management of these patients is controversial and practice patterns vary. We evaluated the outcomes of patients with LN+ disease treated with pre-operative chemotherapy and cystectomy, cystectomy and post-operative chemotherapy, and chemotherapy alone. Methods: Patients with urothelial cancer with TxN1-3M0 disease treated with chemotherapy in Alberta from 2005 to 2015 were evaluated. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were evaluated using Kaplan-Meier analysis. Cox regression analysis was performed to evaluate the impact of age, gender, T stage, and N stage on survival. Results: 184 patients with LN+ disease treated with chemotherapy were evaluable for outcomes; 42 underwent pre-operative chemotherapy (Group A), 92 underwent post-operative chemotherapy (Group B), and 50 received chemotherapy alone (Group C). The median age at diagnosis was 65 years (range 31-89) and most patients (83%) were male. The median follow-up time was 23.2 months. A higher T stage was seen in patients in Group A, while patients in Group C had a higher N stage. The median number of chemotherapy cycles delivered was equal in all arms at 4. Patients in Group A or B had significantly better PFS and OS compared with patients in Group C (Table). When adjusting for age, gender, T stage, and N stage, patients in Group C had significantly lower OS compared with those patients in Group A (HR 1.87, 95% CI 1.09 – 3.18, p=0.02). Conclusions: In this real-world analysis of patients with LN+ urothelial cancer, patient outcomes were improved with surgical resection of disease in combination with pre-operative chemotherapy. After chemotherapy in fit patients with LN+ disease, surgical management is a reasonable consideration. [Table: see text]
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».