Urinary biomarkers in multicentric studies: Shaping the future of bladder cancer diagnosis and follow‐up
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Bladder cancer (BC), a prevalent malignancy, poses significant diagnostic and surveillance challenges due to its high recurrence rates and reliance on cystoscopy, an invasive procedure for diagnosis and monitoring. While urine-based genomic and proteomic biomarkers offer promising non-invasive alternatives, their clinical implementation remains limited. This review synthesizes evidence from multicentric studies on urinary biomarkers for BC and evaluates their potential in reducing unnecessary invasive cystoscopies. Methods: A comprehensive review of literature was conducted searching for multicentric studies on urine-based genomic and proteomic biomarkers for BC detection and/or surveillance. MEDLINE/Pubmed, Embase and Scopus databases and BJUI, UroToday and European Urology Oncology registries were searched using National Library of Medicine Medical Subject Headings (MeSH) terms. Emphasis was placed on the comparative performance of diagnostic platforms across different research and clinical settings. Key Findings and Limitations: The literature search yielded 51 reports that were included for analysis. Multicentre studies enhance the generalizability of findings by addressing inter-laboratory variability and population diversity. This review underscores the importance of standardization, comparative performance analyses that these studies provide, and the potential for cost-effective non-invasive diagnostic tools. However, despite FDA approvals, no biomarker has replaced cystoscopy in clinical settings due to an inconsistent and insufficient combination of sensitivity, specificity and cost-effectiveness parameters. The performance of AssureMDX and Enhanced CxBladder tests showed the most promise, but further large-scale, standardized validation is still necessary. Conclusions and Clinical Implications: Urine-based biomarkers have the potential to improve early BC detection and surveillance while reducing reliance on invasive procedures and costs related to the disease. Future efforts should prioritize cost-effective, large-scale multicentric studies to facilitate the adoption of these biomarkers into routine practice.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».