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Enregistrement W4407699454 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.765

Patient perceptions about their treatment for muscle-invasive bladder cancer (MIBC) over the last decade.

2025· article· en· W4407699454 sur OpenAlexaffabout
Deepro Chowdhury, Andrea B. Apolo, Di Jiang, Eila C. Skinner, Stephanie Chisolm, Rick Bangs, Manjula Maganti, Gary D. Steinberg, Matthew Kaag, Jason A. Efstathiou, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerCancerOncologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

765 Background: The Bladder Cancer Advocacy Network (BCAN) is a national patient advocacy organization that has promoted awareness about the signs, symptoms, diagnosis, treatment and need for a multidisciplinary approach to the care of patients with MIBC. To better understand the impact of these efforts, and patients’ perceptions of their care, we surveyed bladder cancer patients initially in 2013 and again in 2023 through the BCAN website. Methods: We developed a 32-question survey with input from physicians, nurses, patients and caregivers. The survey was posted on the BCAN website 06/13-10/14 (Cohort A) and again from 06/23-04/24 (Cohort B). Questions focused on time from initial symptoms to diagnosis and treatment; proportion seeing a medical oncologist (MO) or radiation oncologist (RO); and treatments offered/received. Results: Overall, 337 (243 and 94) patients completed the survey. Respondents were self-selected and most were from the US/Canada, male, white, and had at least an undergraduate education. Median age was 61 (cohort A; range 31-93) and 63 (cohort B; range 38-87), respectively, at the time of diagnosis. The most common presenting symptom was hematuria (88% vs 78%, p=0.05). Overall, 35% vs 30% (p=0.56) waited > 3 months to seek medical attention; in 38% and 43% it took > 3 months to obtain a pathologic diagnosis (p=0.76). Men were more likely than women to be diagnosed within 1-2 months of seeking medical attention: Cohort A (68% vs 47% p=0.03) and Cohort B (70% vs 37%, p=0.03). In both cohorts, prior to surgery, approximately 50% saw a medical oncologist and were offered neoadjuvant chemotherapy; however, less than 10% saw a radiation oncologist and were offered bladder sparing approaches. Most patients reported having all the necessary information, knowing the right questions to ask, and were satisfied with their choices. A higher proportion in Cohort A vs Cohort B felt they had enough time to make their decisions (77% vs 67%, p=0.004). Conclusions: Despite nearly two decades of advocacy, there are ongoing areas of unmet need in MIBC. These include reducing time to definitive diagnosis and treatment, especially in women, and increasing multidisciplinary assessments prior to definitive surgery. Respondents were self-selected, had access to the BCAN website, and were highly educated, potentially limiting the generalizability of these results.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,372 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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