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Enregistrement W4399394385 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e16596

Real-world treatment practices in patients with muscle invasive bladder cancer (MIBC) treated in Alberta, Canada.

2024· article· en· W4399394385 sur OpenAlexaffabout
Nimira Alimohamed, Geoffrey Gotto, Girish S. Kulkarni, Peter C. Black, Wassim Kassouf, Srikala S. Sridhar, Andrea Kokorovic, Bernhard J. Eigl, Normand Blais, Aly‐Khan A. Lalani, B. Osborne, Christopher J.D. Wallis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityBC Cancer AgencyPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoDalhousie UniversityUniversity Health NetworkJuravinski Cancer CentreMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJanssen Biotech
Mots-clésMedicineBladder cancerOncologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16596 Background: Contemporary real-world data on treatment practices for patients with localized bladder cancer is limited. In this study we examined treatment patterns for patients diagnosed with de novo MIBC in Alberta. In addition, we evaluated the impact of patient demographics on treatment selection. Methods: We conducted a retrospective, observational cohort study of patients diagnosed with de novo MIBC between 2010-2022 using population-level administrative databases. Data sources included Alberta Cancer Registry, Vital Statistics, Pharmaceutical Information Network, Health Practitioner Claims, Discharge Abstract Database and National Ambulatory Care Report System databases. De novo MIBC was defined as initial presentation of UC with stage T2-T4, N0-N3, and M0 urothelial bladder cancer. Patients were followed from diagnosis to last known contact with the healthcare system, end of 2021, or death. Treatment patterns were descriptively summarized with stratified analyses performed according to treatment. Kaplan-Meier technique was used to estimate median overall survival (OS). Results: Overall, 1,292 de novo MIBC patients were identified: 76% male, mean age of 73 years. Overall, 50.3% of underwent a radical cystectomy (RC), 9% received chemoradiotherapy, 3.6% chemotherapy only, 12% radiation only, and 25% did not receive active treatment. Of those receiving RC (n=651), 51% received perioperative chemotherapy. Overall, 43.5% of the cohort received neoadjuvant systemic therapy with 12.6% receiving adjuvant systemic therapy. Stratification by treatment revealed most patients receiving radiation or no treatment were >75 years (86% and 73%, respectively) with a Charlson comorbidity index (CCI) ≥1 (64% and 67% respectively). The majority of patients receiving RC or chemoradiotherapy were ≤75 year (77% and 63%) with a CCI=0 (61% and 53%).Median OS was 26 months from MIBC diagnosis and differed by treatment group: 83.3 months for RC with perioperative chemo, 42.4 months for RC w/o chemotherapy, 24.8 months for chemotherapy + radiation, 16.2 months for chemotherapy alone, 8.6 months for no therapy and 7 months for radiation alone. Conclusions: This real-world cohort of de novo MIBC demonstrates a significant use of definitive surgical care (50%) compared to chemoradiotherapy (9%) with over one third of patients not receiving curative intent treatment. Notably, 40% of patients received neoadjuvant systemic therapy, aligning to current guideline recommended treatment strategies. Variations in care were found as treatment modalities differed considerably based on patient characteristics. While this likely reflects appropriate clinical care, selection biases limit accurate conclusions regarding efficacy. These data highlight the need to better understand drivers for treatment selection in MIBC given potential influence on outcomes.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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