Follow-up strategies after trimodal treatment for muscle-invasive bladder cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Optimal follow-up strategies following trimodal treatment for muscle invasive bladder cancer play a crucial role in detecting and managing relapse and side-effects. This article provides a comprehensive summary of the patterns and risk factors of relapse, functional outcomes, and follow-up protocols. METHODS: A systematic literature search on PubMed and review of current guidelines and institutional follow-up protocols after trimodal therapy were conducted. RESULTS: Out of 200 identified publications, 43 studies (28 retrospective, 15 prospective) were selected, encompassing 7447 patients (study sizes from 24 to 728 patients). Recurrence rates in the urinary bladder varied between 14-52%; 3-16% were muscle-invasive while 11-36% were non-muscle invasive. Nodal recurrence occurred at 13-16% and distant metastases at 15-35%. After 5 and 10 years of follow-up, around 60-85% and 45-75% of patients could preserve their bladder, respectively. Various prognostic risk factors associated with relapse and inferior survival were proposed, including higher disease stage (> c/pT2), presence of extensive/multifocal carcinoma in situ (CIS), hydronephrosis, multifocality, histological subtypes, incomplete transurethral resection of bladder tumor (TURBT) and incomplete response to radio-chemotherapy. The analyzed follow-up guidelines varied slightly in terms of the number, timing, and types of investigations, but overall, the recommendations were similar. CONCLUSION: Randomized prospective studies should focus on evaluating the impact of specific follow-up protocols on oncological and functional outcomes following trimodal treatment for muscle-invasive bladder cancer. It is crucial to evaluate personalized adaption of follow-up protocols based on established risk factors, as there is potential for improved patient outcomes and resource allocation.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».