92 Reshaping the Diagnostic Pathways for Investigation of Haematuria During and After The COVID-19 Pandemic: Diagnostic Accuracy of Strategies for Detection of Bladder Cancer from The IDENTIFY Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Diagnostic haematuria services have been reduced due to the COVID-19 pandemic, compromising patient care, and necessitating a more pragmatic pathway. Method The IDENTIFY study was an international, prospective, multicentre cohort study of over 11,000 patients referred to secondary care for investigation of haematuria. Using this data, we developed strategies using combinations of imaging and cytology as triage tests to maximise cancer detection within a pragmatic pathway. Results 8112 patients (74·4%) received an ultrasound or a CT urogram, with or without cytology. 5737 (70·7%) patients had visible haematuria (VH) and 2375 (29·3%) had non-visible haematuria (NVH). Diagnostic test performance was used to determine optimal age cut-offs for four proposed strategies. We recommended proceeding directly to transurethral resection of bladder tumour for patients of any age with positive triage tests for cancer. Patients with negative triage tests under 35-years-old with VH, or under 50-years-old with NVH can safely be discharged without undergoing flexible cystoscopy. The remaining patients may undergo flexible cystoscopy, with a greater priority for older patients to capture high risk bladder cancer. Conclusions We suggest diagnostic strategies in patients with haematuria, which focus on detection of bladder cancer, whilst reducing the burden to healthcare services in a resource-limited setting.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».