Prognostic Factors of Survival for High-Grade Neuroendocrine Neoplasia of the Bladder: A SEER Database Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: High-grade neuroendocrine carcinoma (NEC) is a rare and aggressive variant of bladder cancer. Considering its rarity, its therapeutic management is challenging and not standardized. Methods: We analyzed data extracted from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) registry to evaluate prognostic factors for high-grade NEC of the bladder. Results: We extracted data on 1134 patients: 77.6% were small cell NEC, 14.6% were NEC, 5.5% were mixed neuro-endocrine non-neuroendocrine neoplasia, and 2.3% were large cell NEC. The stage at diagnosis was localized for 45% of patients, lymph nodal disease (N+M0) for 9.2% of patients, and metastatic disease for 26.1% of patients. The median overall survival (OS) was 12 months. Multivariate analysis detected that factors associated with worse OS were age being >72 years old (HR 1.94), lymph nodal involvement (HR 2.01), metastatic disease (HR 2.04), and the size of the primary tumor being >44.5 mm (HR 1.80). In the N0M0 populations, the size of the primary tumor being <44.5 mm, age being <72 years old, and major surgery were independently associated with a lower risk of death. In the N+M0 group, the size of the primary lesion was the only factor to retain an association with OS. Conclusions: Our SEER database analysis evidenced prognostic factors for high-grade NEC of the bladder that are of pivotal relevance to guide treatment and the decision-making process.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».