A population-based analysis of patterns of care in patients with de novo muscle-invasive bladder cancer from Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Approximately 25% of patients diagnosed with bladder cancer have muscle-invasive disease (MIBC). While real-world data have highlighted opportunities to improve curative-intent treatment rates, comprehensive population-level data in Canada are limited. This study aimed to assess patterns of care and outcomes in a real-world cohort of MIBC in Canada. METHODS: This retrospective, observational study describes baseline characteristics, treatment patterns, and overall survival (OS) of individuals with de novo MIBC diagnosed between 2010 and 2020 in Alberta, Canada. Data from adult patients with MIBC (T2-T4, N0/1, M0) were obtained from administrative databases and analyzed using basic statistics, multivariate regression analyses, and the Kaplan-Meier method. RESULTS: We identified 1292 patients with de novo MIBC. Of these, 76% were male with a median age of 73 years, 68% had cT2, and 76% had cN0 disease; approximately half had a Charlson comorbidity index (CCI) ≥1. Overall, 25% did not receive active treatment, while 58% received curative-intent treatment (49% underwent radical cystectomy [RC] and 9% received chemoradiotherapy), and 17% received some form of non-curative-intent treatment. Of those who underwent RC, 45% received neoadjuvant chemotherapy (NAC). Median overall survival (mOS) in the entire cohort was 2.1 years (95% confidence interval 1.9-2.4). Key predictors of inferior survival were age ≥76 years, CCI score of ≥1, T4 tumor stage, or not receiving NAC. CONCLUSIONS: This real-world analysis highlights opportunities to improve outcomes for patients with MIBC. Increasing access to curativeintent treatments, particularly in the elderly and those with comorbidities, is likely to enhance patient care and outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».