The significance of isolated de novo red patches in the bladder in patients referred with suspected urinary tract cancer: Results from the IDENTIFY study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To assess the contemporary malignancy rate in isolated de novo red patches in the bladder and associated risk factors for better selection of red patch biopsy. Patients: Patients from the IDENTIFY dataset; Patients referred to secondary care with suspected urinary tract cancer and found to have isolated de novo red patches on cystoscopy. Methods: We reported the unadjusted cancer prevalence in isolated de novo red patches that were biopsied; multivariable logistic regression was used to explore cancer-associated risk factors including age, sex, smoking, type of haematuria, LUTS, UTIs and a suspicious-looking red patch (as reported by the cystoscopist). Sub-analysis of these by clinical role and experience was performed. Results: A total of 1110 patients with isolated de novo red patches were included. 41.5% (n = 461) were biopsied, with a malignancy rate of 12.8% (59/461), which was significantly higher in suspicious versus non-suspicious red patches (19.1% vs. 2.81%, p < 0.01). There was a significant association between bladder cancer and age (OR 1.04, 95% CI 1.01-1.07, p = 0.01), smoking history (OR 2.62, 95% CI 1.09-6.27, p = 0.03) and suspicious-looking patch (OR 6.50, 95% CI 2.47-17.1, p < 0.01). The majority of malignancies were in over 60-year-olds. Malignancy rates in suspicious versus non-suspicious red patches did not differ significantly between clinical roles or experiences.Limitations included subjectivity in classifying a suspicious patch and selection bias as not all patches were biopsied. Conclusions: Many patients still undergo unnecessary biopsies under general anaesthetic for isolated de novo red patches. Clinicians should consider the patient's age, smoking status and how suspicious-looking the patch is, before deciding on surveillance versus biopsy to improve cancer diagnostic yield.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».