Do Histology and Primary Tumor Location Influence Metastatic Patterns in Bladder Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
Metastasis is the leading cause of death in patients with bladder cancer. This study utilized a statistical analysis of patient data from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database to examine the influence of histological type and primary site on the metastatic behavior of bladder cancer. Significantly different metastatic patterns were observed among bladder cancer patients depending on their histological type. Patients with squamous cell carcinoma showed a significantly (p < 0.001) lower bone metastasis rate (27.2%) than patients with urothelial carcinoma (UC) (38.3%). Patients with neuroendocrine carcinoma showed a significantly (p < 0.001) higher liver metastasis rate (52.1%) and a significantly (p = 0.001) lower lung metastasis rate (25.7%) than patients with UC (22.6% and 33.5%, respectively). UC patients also demonstrated differences in metastatic behavior according to histological subtype. The sarcomatoid subtype showed a significantly (p < 0.001) higher lung metastasis rate (51.6%) and a significantly lower (p = 0.002) lymph node metastasis rate (22.6%) than the micropapillary subtype (12.1% and 54.1%, respectively). Significant differences in metastatic behavior were also observed among patients with conventional UCs originating from the bladder, ureter, and renal pelvis. This study highlights the impact of histological characteristics and primary site on metastatic tendencies in bladder cancer, highlighting the importance of tailoring treatment and surveillance strategies.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».