Consultation on UTUC II Stockholm 2022: diagnostic and prognostic methods—what’s around the corner?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To map current literature and provide an overview of upcoming future diagnostic and prognostic methods for upper tract urothelial carcinoma (UTUC), including translational medical science. METHODS: A scoping review approach was applied to search the literature. Based on the published literature, and the experts own experience and opinions consensus was reached through discussions at the meeting Consultation on UTUC II in Stockholm, September 2022. RESULTS: The gene mutational profile of UTUC correlates with stage, grade, prognosis, and response to different therapeutic strategies. Analysis of pathway proteins downstream of known pathogenic mutations might be an alternative approach. Liquid biopsies of cell-free DNA may detect UTUC with a higher sensitivity and specificity than urinary cytology. Extracellular vesicles from tumour cells can be detected in urine and may be used to identify the location of the urothelial carcinoma in the urinary tract. 3D microscopy of UTUC samples may add information in the analysis of tumour stage. Chemokines and chemokine receptors were linked to overall survival and responsiveness to neoadjuvant chemotherapy in muscle-invasive bladder cancer, which is potentially also of interest in UTUC. CONCLUSION: Current diagnostic methods for UTUC have shortcomings, especially concerning prognostication, which is important for personalized treatment decisions. There are several upcoming methods that may be of interest for UTUC. Most have been studied for urothelial carcinoma of the bladder, and it is important to keep in mind that UTUC is a different entity and not all methods are adaptable or applicable to UTUC.
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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 | 0,028 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,015 |
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 ».