Patients with Muscle-Invasive Bladder Cancer with Nonluminal Subtype Derive Greatest Benefit from Platinum Based Neoadjuvant Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) prior to radical cystectomy (RC) in patients with nonmetastatic muscle-invasive bladder cancer (MIBC) confers an absolute survival benefit of 5%-10%. There is evidence that molecular differences between tumors may impact response to therapy, highlighting a need for clinically validated biomarkers to predict response to NAC. MATERIALS AND METHODS: Four bladder cancer cohorts were included. Inverse probability weighting was used to make baseline characteristics (age, sex and clinical tumor stage) between NAC-treated and untreated groups more comparable. Molecular subtypes were determined using a commercial genomic subtyping classifier. Survival rates were estimated using weighted Kaplan-Meier curves. Cox proportional hazards models were used to evaluate the primary and secondary study end points of overall survival (OS) and cancer-specific survival, respectively. RESULTS: A total of 601 patients with MIBC were included, of whom 247 had been treated with NAC and RC, and 354 underwent RC without NAC. With NAC, the overall net benefit to OS and cancer-specific survival at 3 years was 7% and 5%, respectively. After controlling for clinicopathological variables, nonluminal tumors had greatest benefit from NAC, with 10% greater OS at 3 years (71% vs 61%), while luminal tumors had minimal benefit (63% vs 65%) for NAC vs non-NAC. CONCLUSIONS: In patients with MIBC, a commercially available molecular subtyping assay revealed nonluminal tumors received the greatest benefit from NAC, while patients with luminal tumors experienced a minimal survival benefit. A genomic classifier may help identify patients with MIBC who would benefit most from NAC.
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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) | 0,001 | 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 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 ».