Mortality rates in radical cystectomy patients with bladder cancer after radiation therapy for prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective To conduct a population‐based study examining cancer‐specific mortality (CSM) and other‐cause mortality (OCM) differences in patients with radiation‐induced secondary bladder cancer (RT‐BCa) vs those with primary bladder cancer (pBCa) undergoing radical cystectomy (RC). Methods Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2004–2020), we identified patients with T 2–4 N 0–3 M 0 bladder cancer treated with RC, who had previously been treated with external beam radiation therapy (EBRT) or brachytherapy for prostate cancer, as well as patients with T 2–4 N 0–3 M 0 pBCa treated with RC. Cumulative incidence plots and multivariable competing risks regression (CRR) models were used to assess CSM after additional adjustment for OCM. The same methodology was then repeated based on organ‐confined (OC: T 2 N 0 M 0 ) and non‐organ‐confined (NOC: T 3–4 and/or N 1–3 ) disease. Results Of 9957 RC patients, RT‐BCa was identified in 347 (3%) compared with 9610 (97%) who had pBCa. In multivariable CRR models, no CSM differences were recorded in the overall comparison ( P = 0.8), nor in sub‐groups based on OC and NOC disease ( P = 0.8 and 0.7, respectively). Conversely, multivariable CRR models identified RT‐BCa as an independent predictor of 1.3‐fold higher OCM in the overall cohort and of 1.5‐fold higher OCM in those with NOC disease. In a sensitivity analysis of patients with NOC disease, EBRT was associated with higher OCM rates (hazard ratio 1.5). By contrast, OCM rates were not different in those with OC disease ( P = 0.8). Conclusion Our study showed that RC for RT‐BCa was associated with similar CSM rates as RC for pBCa, regardless of disease stage. However, patients who had undergone EBRT exhibited significantly higher OCM in the NOC sub‐group.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».