Tumour front inflammation and necrosis are independent prognostic predictors in high-grade urothelial carcinoma of the bladder
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Inflammation and necrosis have been associated with prognosis in multiple epithelial malignancies. Our objective was to evaluate inflammation and necrosis in a cohort of patients with high-grade urothelial carcinomas of the bladder to determine their association with pathological parameters and their prognostic effect on relapse-free and disease-specific survival. METHODS: A retrospective cohort that underwent radical cystectomy for urothelial carcinomas (n=235) was evaluated for invasive front and central inflammation using the Klintrup-Makinen assessment method. Necrosis was scored using a four-point scale. The relationship of inflammation and necrosis with stage, nodal status, carcinoma in situ, tumour size, margin status and vascular space invasion and the impact on relapse-free and disease-specific survival were calculated using appropriate statistical tests. RESULTS: On multivariate analysis, invasive front inflammation (p=0.003) and necrosis (p=0.000) were independent predictors of relapse-free survival. Both invasive front inflammation (p=0.009) and necrosis (p=0.002) again were independent predictors of disease-specific survival. For pathological features, low invasive front inflammation was associated with lymphovascular space invasion (p=0.008), a positive soft tissue margin (p=0.028) and carcinoma in situ (p=0.042). Necrosis was statistically associated with tumours >3 cm in size (p=0.013) and carcinoma in situ (p<0.001). CONCLUSIONS: Necrosis and invasive front inflammation are additional histological variables with independent prognostic relevance in high-grade urothelial carcinoma of the bladder.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».