Comparison of Cold-Cup Biopsy Versus Resection Biopsy in the Early Detection of Detrusor Muscle Invasion in the Case of Bladder Tumor
Notice bibliographique
Résumé
Bladder cancer continues to represent a major global health burden, and accurate early staging is crucial for planning an appropriate treatment strategy regarding the presence of detrusor muscle (DM) invasion. This is a prospective observational study, conducted at the Institute of Kidney Diseases, Hayatabad Medical Complex, Peshawar, from January to December 2024, to compare the diagnostic performance of cold-cup biopsy (CCB) over resection biopsy for the early diagnosis of histologically proven DM invasion. Consecutive non-probability sampling was used to enroll 104 patients (52 per group) aged ≥18 years with suspected bladder tumors. Preoperative workup consisted of cystoscopy, imaging, and documentation of the tumor. Methods included CCBs and resectional biopsies. The patients in both groups have comparable demographics and clinical characteristics. The former technique employed targeted mechanical samplings done at the base of the tumor, while the latter used loop excision. The specimens were reviewed by histopathologists blinded to the presence or absence of DM and invasion. The results suggest that although there is no difference in the diagnostic accuracy for muscle invasion of the two methods, the CCB technique provides better DM retrieval (86.5% vs. 65.4%; p = 0.013) and tissue adequacy, which could decrease the rate of re-intervention.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».