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Enregistrement W4412176223 · doi:10.5489/cuaj.9110

A population-based analysis of patterns of care in patients with high-risk non-muscle-invasive bladder cancer from Alberta, Canada

2025· article· en· W4412176223 sur OpenAlexafffundvenueabout
Geoffrey Gotto, Nimira Alimohamed, Girish S. Kulkarni, Peter C. Black, Wassim Kassouf, Andrea Kokorovic, Bernhard J. Eigl, Normand Blais, Aly‐Khan A. Lalani, Winson Y. Cheung, Mariet Mathew Stephen, B Osborne, Christopher J.D. Wallis

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensMount Sinai HospitalMcMaster UniversityJuravinski Cancer CentreMcGill University Health CentreDalhousie UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaFoothills Medical CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJanssen Canada
Mots-clésBladder cancerMedicinePopulationCancerOncologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Approximately three-quarters of patients newly diagnosed with bladder cancer have non-muscle-invasive disease (NMIBC). Among these patients, those with high-risk (HR) features should be managed more aggressively in an attempt to circumvent the elevated risk of recurrence/progression. Population-based data on the incidence of HR-NMIBC and receipt of guideline-recommended care are limited. METHODS: This retrospective, observational study gathered data from multiple linked provincial (Alberta) healthcare databases to describe baseline characteristics, treatment patterns, and survival outcomes in a population of individuals diagnosed with HR-NMIBC from 2010-2020. Data for all patients aged >18 years with T1, Tis, or high-grade Ta NMIBC ("high-risk") were analyzed using basic statistics, multivariate regression analyses, and the Kaplan-Meier method. RESULTS: Of 6837 de novo NMIBC patients identified, 3874 (57%) were categorized as HR-NMIBC. The majority (82%) were male with a median age of 72 years, and approximately half had a Charlson comorbidity index score ≥1. Following initial transurethral resection of bladder tumor (TURBT), 61% of the cohort received no adjuvant bacillus Calmette-Guérin (BCG) or chemotherapy, while 36% received BCG, 3% gemcitabine, and 1% mitomycin C. Patients underwent a median of four TURBT procedures. 'Adequate BCG' (≥5 induction doses + ≥2 maintenance doses) was received by 32% of BCG-treated and 12% of all HR-NMIBC patients. Survival was improved in patients receiving adequate BCG. CONCLUSIONS: Data from this large, real-world population highlights poor use of induction/maintenance BCG therapy following TURBT among patients with HR-NMIBC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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