Active Surveillance in Non-Muscle Invasive Bladder Cancer, the Potential Role of Biomarkers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer (BC) is the tenth most common cause of cancer worldwide and is the thirteenth leading cause of cancer mortality. The non-muscle invasive (NMI) variant represents 75% of cases and has a mortality rate of less than 1%; however, it has a high recurrence rate. The gold standard of management is transurethral resection in the case of new lesions. However, this is associated with significant morbidity and costs, so the reduction of these procedures would contribute to reducing complications, morbidity, and the burden to the health system associated with therapy. In this clinical scenario, strategies such as active surveillance have emerged that propose to manage low-risk BC with follow-up; however, due to the low evidence available, this is a strategy that is underutilized by clinicians. On the other hand, in the era of biomarkers, it is increasingly known how to use them as a tool in BC. Therefore, the aim of this review is to provide to clinical practitioners the evidence available to date on AS and the potential role of biomarkers in this therapeutic strategy in patients with low-grade/risk NMIBC. This is the first review linking use of biomarkers and active surveillance, including 29 articles.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».