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Enregistrement W2789636480 · doi:10.1200/jco.2018.36.6_suppl.448

Nomogram-based risk prediction of local and distant relapse after radical cystectomy, and role of perioperative chemotherapy, in patients with muscle-invasive bladder cancer (MIBC): A multicenter study.

2018· article· en· W2789636480 sur OpenAlexaffabout
Andrea Necchi, Gregory R. Pond, Elizabeth R. Plimack, Günter Niegisch, Evan Y. Yu, Sumanta K. Pal, Aristotelis Bamias, Neeraj Agarwal, Ajjai Alva, Sandy Srinivas, Simon J. Crabb, Ulka N. Vaishampayan, Daniel W. Bowles, Dominik Berthold, Christine Théodore, Srikala S. Sridhar, Thomas Powles, Jonathan E. Rosenberg, Joaquim Bellmunt, Matt D. Galsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCystectomyBladder cancerNomogramUrologyInternal medicinePerioperativeProportional hazards modelChemotherapyOdds ratioOncologyCumulative incidenceSurgeryCancerCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

448 Background: Neoadjuvant and adjuvant chemotherapy improve relapse-free survival (RFS) and overall survival of patients (pts) with MIBC. Limited information is available regarding risk prediction of local (RL) vs. distant relapse (RD), including role of perioperative chemotherapy (POC), added to radical cystectomy (Cy). Methods: Data from 1,559 pts, treated at 29 centers from the U.S., Europe, Israel, and Canada, were collected. Pts received Cy for MIBC from 02/90 to 12/13. Of these pts, 782 (50.2%) received POC and Cy, 777 (49.8%) Cy alone. RL and RD were defined as follows: pelvic lymph-nodes/soft tissue only and any extra-pelvic recurrences, respectively. Cumulative incidence methods were used to estimate time-to-(TT) RL/RD, which accounts for the competing risk of other types of relapse. Univariable and multivariable (MVA) Cox regression analyses were performed from the complete-case dataset (n = 1,082). Risk groups were defined according to the number of adverse factors, with corresponding nomogram-based RL and RD risk estimation. All tests were two-sided and statistical significance was defined as a p-value of 0.05 or less. Results: A total of 830 pts (55%) developed a relapse, 447 in the Cy group and 383 in the Cy+POC group. On MVA, POC administration was associated with longer TTRL (p < 0.001) and TTRD (p < 0.001). Other factors associated with RL: histology (non-UC, odds ratio [OR] = 1.47, 95%CI: 1.07-2.01, p = 0.022), pT-stage (p < 0.001), pN-stage (p = 0.038), surgical margins (p < 0.001). For RD: Charlson score (p = 0.006), pT-stage (p < 0.001), pN-stage (p < 0.001). The c-index of the model for RL was 0.685 (95% bootstrapped CI: 0.664-0.718), and for RD was 0.684 (0.655-0.721). Three risk group categories were obtained for both endpoints (0, 1-2, and > 2 risk factors). Results were confirmed after applying 90-day or 180-day landmark analyses, pending external validation. Conclusions: In the largest study that separately analyzed RL and RD risk, we were able to provide risk tools that may be used to optimize locoregional treatments and compare POC benchmark with new drugs in the perioperative setting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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