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Enregistrement W4393234755 · doi:10.3390/cancers16071292

Non-Surgical Bladder-Sparing Multimodal Management in Organ-Confined Urothelial Carcinoma of the Urinary Bladder: A Population-Based Analysis

2024· article· en· W4393234755 sur OpenAlexaff
Mario de Angelis, Andrea Baudo, Carolin Siech, Letizia Maria Ippolita Jannello, Francesco Di Bello, Jordan A. Goyal, Zhe Tian, Nicola Longo, Ottavio De Cobelli, Felix K.‐H. Chun, Fred Saad, Shahrokh F. Shariat, Luca Carmignani, Giorgio Gandaglia, Marco Moschini, Francesco Montorsi, Alberto Briganti, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultimodal therapyBladder cancerChemotherapyRadiation therapyUrothelial carcinomaProportional hazards modelRadiologyBladder tumorUrologyResectionUrinary bladderSurgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Trimodal therapy is considered the most validated bladder-sparing treatment in patients with organ-confined urothelial carcinoma of the urinary bladder (T2N0M0). However, scarce evidence exists regarding cancer-specific mortality (CSM) differences between trimodal therapy and other non-extirpative multimodal treatment options such as radiotherapy alone after transurethral resection (TURBT + RT) or chemotherapy alone after transurethral resection (TURBT + CT). Methods: Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004–2020), we identified T2N0M0 patients treated with either trimodal therapy, TURBT + CT, or TURBT + RT. Temporal trends described trimodal therapy vs. TUBRT + CT vs. TURBT + RT use over time. Survival analyses consisting of Kaplan–Meier plots and multivariable Cox regression (MCR) models addressed CSM according to each treatment modality. Results: 3729 (40%) patients underwent TMT vs. 4030 (43%) TURBT + CT vs. 1599 (17%) TURBT + RT. Over time, trimodal therapy use (Estimating annual percent change, EAPC: +1.2%, p = 0.01) and TURBT + CT use increased (EAPC: +1.5%, p = 0.01). In MCR models, relative to trimodal therapy, TURBT + CT exhibited 1-14-fold higher CSM and TURBT + RT 1.68-fold higher CSM. In a subgroup analysis, TURBT + RT was associated with 1.42-fold higher CSM than TURBT + CT (p < 0.001). Conclusions: Strict trimodal therapy that includes both CT and RT after TURBT offers the best cancer control. When strict trimodal therapy cannot be delivered, cancer-specific survival outcomes appear to be superior with TURBT + chemotherapy compared to TURBT + RT.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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