Trends and disparities in the use of neoadjuvant chemotherapy for muscle-invasive urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) prior to radical or partial cystectomy is considered the standard of care for eligible patients with muscle-invasive urothelial carcinoma. Despite guideline recommendations, adoption of NAC has historically been low, although prior studies have suggested that use is increasing. In this contemporary study, we examine trends in the use of NAC and explore factors associated with its receipt. METHODS: We identified patients in the National Cancer Database who underwent radical or partial cystectomy for cT2-cT4N0M0 urothelial carcinoma from 2006-2014. The proportion of patients receiving NAC during each year was examined. Logistic regression models were used to evaluate clinical and socioeconomic factors associated with the receipt of NAC. RESULTS: A total of 18 188 patients were identified who underwent radical or partial cystectomy for muscle-invasive bladder cancer. Overall, 3940 (21.7%) received NAC. We noted a significant increase in the use of NAC over time, from 9.7% in 2006 to 32.2% in 2014. Factors associated with lower use of NAC include older age, higher comorbidity score, lower cT stage, lower hospital radical cystectomy volume, treatment at a non-academic facility, lower patient income, and receipt of partial cystectomy (all p<0.001). Interestingly, neither sex nor race were associated with receipt of NAC. CONCLUSIONS: Use of NAC has increased significantly over time to a modest rate of 32%. However, disparities still exist in the receipt of NAC, and future efforts aimed at mitigating these disparities are warranted.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».