Intra-Diverticular Bladder Tumours: How to Manage Rationally
Notice bibliographique
Résumé
Objective To report changing practice in the management of intra-diverticular bladder tumours. Methods We undertook a review of all intra-diverticular bladder tumours in our prospectively maintained institutional database. Results A total of 28 patients (male = 27, female = 1) with a median age of 71 years (IQR 61 to 76) were diagnosed with intra-diverticular bladder tumours (IDBT) between March 2013 and February 2021. Fourteen had visible and 3 had non-visible haematuria, while 11 patients had lower urinary tract symptoms. Median axial diameter of the diverticula was 46 mm (IQR 35 to 69), and median neck diameter was 9 mm (IQR 7 to 11). All patients had CT-urography and 5 patients also had an MRI. Surgical treatment consisted of diverticulectomy (n = 11), diverticulectomy and ipsilateral ureteric reimplantation (n = 11), radical cystectomy and ileal conduit (n = 4), or radical cystectomy and orthotopic bladder (n = 2). Eleven patients had open procedures, and 17 had robotic assisted surgery. Final pathological stages were T0 (n = 2), Ta (n = 5), T1 (n = 7), T3a (n = 8) and T3b (n = 6). Twenty-four patients had urothelial carcinoma (including one nested variant and 4 with squamous differentiation) and 2 had small cell carcinoma. Three patients had neoadjuvant systemic chemotherapy, 2 had intravesical bacillus Calmette-Guerin (BCG) with mitomycin, and one had BCG monotherapy preoperatively. Five patients had adjuvant systemic chemotherapy while 7 had adjuvant intravesical therapies. Mean follow-up period was 37.8 months (±25.3). Mean recurrence-free survival was 61.5% (CI 45.7 to 77.4) and mean overall survival 71.6 % (CI 57.4 to 85.8). Ten patients (37%) died of cancer. Conclusion Management of intra-diverticular bladder tumours is evolving. Bladder-sparing approaches are gaining popularity. Robot-assisted diverticulectomy is preferable as it reduces the morbidity resulting from treatment.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».