Population-based validation of the National Comprehensive Cancer Network recommendations for baseline imaging for bladder cancer: a case for routine baseline bone scan?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aims at evaluating the performance of some of the imaging recommendations of the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) for initial evaluation of bladder cancer. METHODS: Surveillance, epidemiology and end results program (2010-2015) was queried and patients with clinically (T1-T4) bladder cancer and complete information about clinical T/N (tumor/nodal) stage and metastatic sites were extracted. The following characteristics were evaluated in the current analysis: sensitivity, specificity, number needed to investigate (NNI), positive predictive value (PPV), negative predictive value and accuracy. RESULTS: According to the current NCCN guidelines, PPV (for the recognition of lung metastases) is 4.7% and NNI to detect one case of lung metastasis is 21.2. Similarly, PPV (for the recognition of liver metastases) is 3.1% and NNI to detect one case of liver metastasis is 32.2. Using a different imaging threshold (i.e., routinely imaging all patients >T2N0), PPV (for the recognition of lung metastases) is 10.4% and NNI to detect one case of lung metastasis is 9.6. Similarly, PPV (for the recognition of liver metastases) is 7% and NNI to detect one case of liver metastasis is 14.2. The above two thresholds were also evaluated for routine bone scanning. PPV (for the detection of one case of bone metastasis) is 5.3% using the first threshold and 11.2% using the second threshold. CONCLUSION: Imaging per current NCCN guidelines results in few patients with undetected asymptomatic lung or liver metastases. A routine baseline bone scan should be additionally considered for some asymptomatic patients with muscle-invasive disease.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle