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Enregistrement W4388034857 · doi:10.1111/bju.16210

Impact of the extent of lymph node dissection on survival outcomes in clinically lymph <scp>node‐positive</scp> bladder cancer

2023· article· en· W4388034857 sur OpenAlexaff
Markus von Deimling, Marc A. Furrer, Laura S. Mertens, Andrea Mari, Noor van Ginkel, Mara Bacchiani, Moritz Maas, Renate Pichler, Roger Li, Marco Moschini, Alberto Bianchi, Malte W. Vetterlein, Chiara Lonati, Felice Crocetto, Jacob Taylor, Karl H. Tully, Luca Afferi, Francesco Soria, Francesco Del Giudice, Mattia Longoni, Ekaterina Laukhtina, Michael Rink, Margit Fisch, Yair Lotan, Philippe E. Spiess, Peter C. Black, Bernhard Kiss, Benjamin Pradère, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Urology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeLymph nodeCystectomyDissection (medical)Bladder cancerHazard ratioProportional hazards modelPropensity score matchingConfidence intervalLymphUrologyRetrospective cohort studyClinical endpointSurgeryCancerInternal medicinePathologyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the oncological impact of extended pelvic lymph node dissection (ePLND) vs standard PLND (sPLND) during radical cystectomy (RC) in clinically lymph node-positive (cN+) bladder cancer (BCa). PATIENTS AND METHODS: In this retrospective, multicentre study we included 969 patients who underwent RC with sPLND (internal/external iliac and obturator lymph nodes) or ePLND (sPLND plus common iliac and presacral nodes) with or without platin-based peri-operative chemotherapy for cTany N1-3 M0 BCa between 1991 and 2022. We assessed the impact of ePLND on recurrence-free survival (RFS) and the distribution of recurrences (locoregional and distant recurrences). The secondary endpoint was overall survival (OS). We performed propensity-score matching using covariates associated with the extent of PLND in univariable logistic regression analysis. The association of the extent of PLND with RFS and OS was investigated using Cox regression models. RESULTS: Of 969 cN+ patients, 510 were 1:1 matched on propensity scores. The median (interquartile range [IQR]) time to recurrence was 8 (4-16) months, and median (IQR) follow-up of alive patients was 30 (13-51) months. Disease recurrence was observed in 104 patients in the ePLND and 107 in the sPLND group. Of these, 136 (27%), 47 (9.2%) and 19 patients (3.7%) experienced distant, locoregional, or both distant and locoregional disease recurrence, respectively. When stratified by the extent of PLND, we did not find a difference in recurrence patterns (P > 0.05). ePLND improved neither RFS (hazard ratio [HR] 0.91, 95% confidence interval [CI] 0.70-1.19; P = 0.5) nor OS (HR 0.78, 95% CI 0.60-1.01; P = 0.06) compared to sPLND. Stratification by induction chemotherapy did not change outcomes. CONCLUSION: Performing an ePLND at the time of RC in cN+ patients improved neither RFS nor OS compared to sPLND, regardless of induction chemotherapy status. Pretreatment risk stratification is paramount to identify ideal candidates for RC with ePLND as part of a multimodal treatment approach.

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)0,001
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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