The effect of tumor location on overall survival for pT2-4 bladder and upper tract urothelial carcinoma following radical surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Historically, staging and treatment for upper tract urothelial carcinoma were extrapolated from bladder urothelial carcinoma literature. However, embryological, genetic, and anatomical differences exist between them. We sought to explore the relationship between location of urothelial cancer and overall survival (OS). METHODS: Data was culled from the National Cancer Database from 2004-2015. Patients with pT2-pT4 treated with definitive surgery were included; those with metastatic disease or who received neoadjuvant or adjuvant treatment were excluded. Patients were stratified by tumor location and pathological stage. The primary outcome was OS. Secondary outcomes were predictors of mortality in each pT stage stratum. RESULTS: A total of 11 330 patients with bladder, 954 patients with ureteral, and 1943 patients with renal pelvis urothelial carcinoma were analyzed. Mean followup was 43.3, 39.4, and 41.4 months for bladder, ureteral, and renal pelvis, respectively. On univariable analysis, ureteral pT2 was associated with worse OS compared to both bladder (61.3 vs. 80.4 months, p=0.007) and renal pelvis (61.3 vs. 80.5 months, p=0.014). Renal pelvis pT3 was associated with improved OS compared to both bladder (42.5 vs. 28.6 months, p=0.003) and ureteral (42.5 vs. 25.7 months, p<0.001). Renal pelvis pT4 had decreased survival compared to bladder (11.4 vs. 17.7 months, p<0.001). On multivariable Cox regression, only renal pelvis pT3 was associated with a 20% decreased risk of mortality compared to bladder pT3 (hazard ratio 0.80, 95% confidence interval 0.72-0.88, p<0.001). CONCLUSIONS: Renal pelvis pT3 is associated with lower mortality. Mutational and embryological differences may play a role in this disparity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».