Multicenter Validation of Histopathologic Tumor Regression Grade After Neoadjuvant Chemotherapy in Muscle-invasive Bladder Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Response classification after neoadjuvant chemotherapy in muscle-invasive bladder carcinoma is based on the TNM stage at radical cystectomy. We recently showed that histopathologic tumor regression grades (TRGs) add prognostic information to TNM. Our aim was to validate the prognostic significance of TRG in muscle-invasive bladder cancer in a multicenter setting. We enrolled 389 patients who underwent cisplatin-based chemotherapy before radical cystectomy in 8 centers between 2010 and 2016. Median follow-up was 2.2 years. TRG was determined in radical cystectomy specimens by local pathologists. Central pathology review was conducted in 20% of cases, which were randomly selected. The major response was defined as ≤pT1N0. The remaining patients were grouped into partial responders (≥ypT2N0-3 and TRG 2) and nonresponders (≥ypT2N0-3 and TRG 3). TRG was successfully determined in all cases, and interobserver agreement in central pathology review was high (κ=0.83). After combining TRG and TNM, 47%, 15%, and 38% of patients were major, partial, and nonresponders, respectively. Combination of TRG and TNM showed significant prognostic discrimination of overall survival (major responder: reference; partial responder: hazard ratio 3.5 [95% confidence interval: 1.8-6.8]; nonresponder: hazard ratio 6.1 [95% confidence interval: 3.6-10.3]). This discrimination was superior compared with TNM staging alone, supported by 2 goodness-of-fit criteria (P=0.041). TRG is a simple, reproducible histopathologic measurement of response to neoadjuvant chemotherapy in muscle-invasive bladder cancer. Integrating TRG with TNM staging resulted in significantly better prognostic stratification than TNM staging alone.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».