North American study and meta-analysis evaluating performance of Bladder EpiCheck <sup>®</sup> , a FDA cleared test, in non-muscle invasive bladder cancer recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bladder EpiCheck (BE) is a novel methylation-based PCR urine test for the detection of non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) recurrences. Objective: We present the results of a North American study evaluating BE and meta-analysis of literature. Methods: A prospective, blinded, multicenter study was conducted in North America. Voided urine was collected from NMIBC patients prior to cystoscopic surveillance. BE testing was performed centrally. For the meta-analysis, a PUBMED search was performed to identify all published peer-reviewed clinical studies of BE for NMIBC surveillance. Results: In this study, 674 patients were enrolled of which 449 were included. Overall sensitivity was 67% (95%CI 58%-74%), specificity was 84% (80%-88%), PPV was 65% (57%-73%) and NPV was 85% (81%-89%). For high-grade (HG) recurrence, sensitivity was 77% (65%-85%) and NPV was 95% (92%-97%).In patients with negative cystoscopy and cytology at the first study visit, risk of subsequent recurrence in 12 months was 5.3 (2.7-10.3) times higher in patients with positive BE vs. negative BE (p < 0.0001). In patients with negative cystoscopy and equivocal cytology, BE was positive in 75-89% of those with later HG recurrence, with PPV of 42% (15%-72%)-63% (38%-84%).The meta-analysis included 7 studies and 1564 patients. Overall sensitivity was 82% (66-92%), HG sensitivity was 91% (82-95%), specificity was 85% (80-88%), PPV was 60% (55-64%) and HG NPV was 98% (97-99%). Conclusions: The consistently strong performance of BE indicate that a positive test could improve timely disease recurrence detection and a negative test could rule-out HG disease. Furthermore, the low rate of false positive results, potentially minimizes unnecessary downstream procedures and patient anxiety.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».