Can We Predict a Higher Risk of Urothelial Bladder Cancer With a Simple Blood Test?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: The COVID-19 pandemic highlighted the need to develop tools prioritizing high risk patients for urgent evaluation. Our objective was to determine whether Glasgow Prognostic Score (GPS), an inflammation-based score, can predict higher grade and stage urothelial bladder cancer in patients with gross hematuria who need urgent evaluation. PATIENTS AND METHODS: We analyzed a database of 129 consecutive patients presenting with gross hematuria. GPS was calculated using pretreatment C-reactive protein (CRP) and albumin levels. Patients with bacteriuria or other known malignancies were excluded. The relationship between GPS and final diagnosis was analyzed with multivariate logistic regression. RESULTS: A total of 101 patients were included in the study and 24 patients were identified without any pathology and 77 with a bladder tumor. Pathology demonstrated 21 with muscle invasive, 18 with high grade non-muscle invasive, and 38 with low grade superficial bladder cancer. Twenty-six of 39 (67%) patients with high grade tumors had a GPS of 1 or 2 compared to only 8 out of 62 (13%) patients with either low grade or negative findings (p<0.0001). Ten of 21 (48%) patients with muscle invasive disease had a GPS of 2 compared to 1 out of 18 (6%) with high grade non muscle invasive tumors (p=0.04). On multivariate analysis, GPS was a strong independent predictor of high grade and stage bladder cancer. CONCLUSION: GPS may serve as a highly accessible predictor of high grade, high stage, and large urothelial bladder tumors at the time of initial evaluation and can help identify patients who need urgent evaluation.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».