History of infantile BCG immunization did not predict lamina propria invasion and/or high-grade in patients with non-muscle invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the utility of infantile BCG vaccination history in predicting stage and grade of tumours in non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC). MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed data from patients from a single center who were diagnosed with new NMIBC and underwent transurethral resection of bladder tumour (TURBT) between 2017 and 2022. We assessed BCG immunization status with various demographics and comorbidities, as well as tumour recurrence, progression, stage, and grade. RESULTS: A total of 188 patients met the inclusion criteria for our study. The mean age of patients at the time of diagnosis was significantly lower in those that had been immunized with BCG (71 ± 9) than those who had not (77 ± 10) (p < 0.0001). History of BCG immunization did not correlate with sex, history of diabetes mellitus (DM), prior history of intravesical BCG treatment, and tumour recurrence, progression, stage, and grade. CONCLUSIONS: History of infantile BCG vaccination did not correlate with the depth of invasion and/or the grade in patients with non-muscle invasive bladder cancer. Patients that received infantile BCG vaccination were significantly younger at the time of diagnosis of NMIBC.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».