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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».