Trimodal therapy vs. radical cystectomy for muscle-invasive bladder cancer: A Markov microsimulation model
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Radical cystectomy (RC) is the historic gold standard treatment for muscle-invasive bladder cancer (MIBC), but trimodal therapy (TMT) has emerged as a valid therapeutic option for select patients. Given that prospective clinical trials have been difficult to perform in this area, our aim was to compare these two primary treatment strategies using decision analytic methods. METHOD: A two-dimensional Markov microsimulation model was constructed using TreeAge Pro to compare RC and TMT for patients with newly diagnosed MIBC. A comprehensive literature search was used to populate model probabilities and utilities. Our primary outcome was quality-adjusted life expectancy (QALE). Secondary outcomes included crude life expectancy (LE) and bladder cancer recurrences. The simulated patient for our model was an adult with MIBC (pT2-4 N0 M0) who was a candidate for either RC or TMT. RESULTS: A total of 500 000 patients were simulated. TMT resulted in an estimated mean QALE of 7.48 vs. 7.41 for RC. However, the average LE for patients treated with TMT was lower compared with RC (10.20 vs. 10.74 years). A sensitivity analysis evaluating the impact of age showed that younger patients treated with RC had greater QALE and longer LE than those treated with TMT; inverse findings were observed for elderly patients. Overall, 39.4% of patients treated with TMT experienced a bladder recurrence. CONCLUSIONS: RC results in a longer LE compared to TMT (0.54 years), but with a lower QALE (-0.07 years). The preferred treatment strategy varied with patient age.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».