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Enregistrement W2949728994 · doi:10.1016/j.euo.2019.06.003

Recurrent Ta Low-grade Non-muscle-invasive Bladder Cancer: What Are the Options?

2019· article· en· W2949728994 sur OpenAlexaff
Morgan Rouprêt, Per‐Uno Malmström, Peter C. Black

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerMitomycin CDiseaseCancerUrologyCarcinoma in situSurgeryInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recurrent low-grade Ta tumours, classified as intermediate-risk non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC), have a high risk of recurrence but a low risk of progression. This case presents a 60-yr-old female with intermediate-risk NMIBC who has been treated with sequential courses of mitomycin C followed by bacillus Calmette-Guérin (BCG). She continued to develop multiple episodes of recurrence. The discussion addresses whether the best course is repeat transurethral resection of the bladder with continued monitoring, more of the same intravesical treatments, new methods of applying these treatments, or novel treatments that might involve enrolling the patient in a clinical trial. The biggest unmet need in the field comes from the lack of a molecular marker that could help select patients for aggressive strategies. PATIENT SUMMARY: Following treatment of intermediate-risk non-muscle-invasive bladder cancer with a fairly standard course of intravesical drug therapy, the patient, a relatively young woman, continued to develop recurrences of the bladder cancer. The authors discuss whether the best next course is "more of the same", device-assisted application of these treatments, or perhaps one of the new, still investigatory treatment approaches. Radical surgery (removal of the bladder) should not be necessary unless the recurrences show signs of disease progression.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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