On the Horizon: A Global Multidisciplinary Perspective on Delivering Emerging Therapies for Patients with BCG-Naïve High-Risk NMIBC
Notice bibliographique
Résumé
Patients with high-risk non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) are generally treated with transurethral resection of the bladder tumor followed by intravesical bacillus Calmette-Guérin (BCG), the current standard of care. However, recurrence or progression is common and may result in patients requiring radical cystectomy. Additionally, BCG continues to be in short supply worldwide. Therefore, there is an unmet need for new therapies that provide durable disease control and maintain quality of life. In the BCG-naïve high-risk NMIBC setting, potential new treatment options are emerging, with several regimens combining intravesical therapy with systemic PD-1 or PD-L1-directed immune checkpoint inhibitors (ICIs) currently under investigation in several Phase 3 trials. In routine clinical practice, NMIBC has traditionally been managed almost entirely by urologists. However, the introduction of systemic ICIs would likely require medical oncology expertise to help assess patients' fitness for these therapies and potentially for treatment administration and immune-related adverse event management. While multidisciplinary workflows are common practice for advanced bladder cancer, they would represent a paradigm shift in NMIBC. Based on current experience of managing patients with NMIBC across different countries and healthcare systems from our perspective as urologists, medical oncologists, and nurses, we discuss best practices for the potential integration of emerging therapies such as ICIs into the treatment of BCG-naïve high-risk NMIBC. We emphasize the need for multidisciplinary care, either through formalized multidisciplinary teams or cross-discipline collaborative workflows adapted to local needs, to ensure efficient coordination and sharing of responsibilities. Specialized nurses have the potential to play key roles across multiple aspects of patient care. We also highlight the crucial importance of effective communication across teams, increases in resourcing, and education for healthcare professionals, patients, and caregivers to enable eligible patients with high-risk NMIBC to benefit optimally from the introduction of these potential new treatment options. Supplementary file2 (MP4 407382 kb).
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».