Clinical Utility of Bladder Cancer Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Each year, there are an estimated 550 000 diagnoses of bladder cancer worldwide, and almost 200 000 deaths from bladder cancer. The need for frequent follow-up, including invasive procedures like cystoscopy, repetitive procedures like transurethral resection of bladder tumors and intravesical instillation therapy in non-muscle invasive stages, as well as systemic treatment with or without radical local treatment in advanced stages, makes bladder cancer one of the most expensive cancers to treat. Prognostic and predictive biomarkers have the potential to fundamentally change bladder cancer treatment algorithms, which may result in improved patient comfort and oncological outcomes and may also decrease the socioeconomic burden of the disease. Intense research has resulted in the recent approval by the U. S. Food and Drug Administration of the first agent for this disease that targets a specific mutation (fibroblast-growth factor receptor). Yet, many areas of bladder cancer diagnosis and treatment have remained unchanged for decades, and this is only in part due to their therapeutic success. In order to integrate biomarkers into clinical practice patterns, specific considerations for the different disease stages and settings should be kept in mind. Especially in the setting of screening, work-up of hematuria, as well as surveillance of patients with non-muscle invasive bladder cancer, (urine-)biomarkers may prove useful. They must, however, demonstrate a high enough sensitivity to pick up a cancer diagnosis or recurrence, allow easy handling (preferably a point-of-care setting) and adequate cost–benefit relationships, while also providing additional information to a full work-up. A biomarker to identify patients with muscle invasive bladder cancer who are in need of—and likely to respond to—neoadjuvant therapy would be very useful. In later disease, early detection of recurrence or progression, as well as biomarkers guiding treatment decisions between the available systemic agents, will be paramount for improved patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».