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Enregistrement W4386905518 · doi:10.14740/wjon1676

Tumor Markers as Predictors of Acute Kidney Injury Incidence and Staging of the Muscle-Invasive Bladder Cancer Receiving Chemoradiation Therapy

2023· article· en· W4386905518 sur OpenAlexvenueno aff
Syah Mirsya Warli, Fauriski Febrian Prapiska, Dewi Indah Sari Siregar, Ilham Ari Seja

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFakultas Kedokteran, Universitas IndonesiaUniversitas IndonesiaUniversity College London
Mots-clésMedicineBladder cancerCancerInternal medicineExact testOncologyCystectomyUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bladder cancer, as one of types of cancers within the urinary tract, is associated with a greater risk of acute kidney injury (AKI), resulting in a poorer prognosis, discontinuation of effective oncological treatments, longer hospitalization, and higher expenses. There is no discussion yet on tumor markers in bladder cancer. With the revolutionary advances in bladder cancer molecular subtyping over the past decade, the presence of tumor markers to assess the staging of bladder cancer has yet to be discussed. In this study, we intended to assess the relationship between tumor markers and incidence of AKI, also between tumor markers and the cancer staging. Methods: This retrospective cross-sectional study utilized secondary data from 26 medical records of patients diagnosed with bladder cancer at the Adam Malik and Universitas Sumatera Utara Hospital between 2021and 2022. This study included all patients with bladder cancer who met the inclusion criteria. Continuous variables were reported as mean (standard deviation (SD)) and examined using an independent t -test. Categorical variables were reported as proportions, examined using Chi-square or Fisher’s exact test. Pre- and post-tumor marker data were evaluated with dependent sample t -test for normal variance data, and Wilcoxon test for data with atypical distribution. P values were set at 0.05. Results: CD44 (P = 0.003) and programmed cell death 1 (PD-1) (P = 0.030) were the only significant markers in their pre- and post-chemoradiation states among the four investigated tumor markers in this study. Meanwhile, PD-1 tumor marker levels were only found to be significant between AKI and pre-chemoradiation (P = 0.011). Even though the multivariate study of tumor staging did not show any statistical significance, both tumor markers CD44 and PD-1 showed a significant effect on the incidence of acute renal damage (P = 0.034). Conclusions: Pre-chemoradiation PD-1 tumor markers showed promise as good predictive indicators for staging and AKI incidence in muscle-invasive bladder cancer patients undergoing chemoradiation therapy. World J Oncol. 2023;14(5):423-429 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1676

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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