Prognostic Value of Hepatocyte Growth Factor for Muscle-invasive Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PurposeThe HGF/MET pathway is involved in cell motility, angiogenesis, proliferation, and cancer invasion. We assessed the clinical utility of plasma HGF level as a prognostic biomarker in patients with MIBC.MethodsWe retrospectively analyzed 565 patients with MIBC who underwent radical cystectomy. Logistic regression and Cox regression models were used, and predictive accuracies were estimated using the area under the curve and concordance index. To estimate the clinical utility of HGF, DCA and MCID were applied.ResultsPlasma HGF level was significantly higher in patients with advanced pathologic stage and LN metastasis (p=0.01 and p<0.001, respectively). Higher HGF levels were associated with an increased risk of harboring LN metastasis and non-organ-confined disease (OR1.21, 95%CI 1.12-1.32, p<0.001, and OR1.35, 95%CI 1.23-1.48, p<0.001, respectively) on multivariable analyses; the addition of HGF improved the predictive accuracies of a standard preoperative model (+7%, p<0.001 and +8%, p<0.001, respectively). According to the DCA and MCID, half of the patients had a net benefit by including HGF, but the absolute magnitude remained limited. In pre- and postoperative predictive models, a higher HGF level was significant prognosticator of worse RFS, OS, and CSS; in the preoperative model, the addition of HGF improved accuracies by 6% and 5% for RFS and CSS, respectively.ConclusionPreoperative HGF identified MIBC patients who harbored features of clinically and biologically aggressive disease. Plasma HGF could serve, as part of a panel, as a biomarker to aid in preoperative treatment planning regarding intensity of treatment in patients with clinically MIBC.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».