Oncological benefit of re-resection for T1 bladder cancer: a comparative effectiveness study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES To quantify the real-world survival benefit of re-resection vs no re-resection in patients diagnosed with T1 bladder cancer (BC) at the population level. PATIENTS AND METHODS Retrospective population-wide observational cohort study based on pathology reports linked to health administrative data. We identified patients who were diagnosed with T1 BC in the province of Ontario (01/2001-12/2015) and used billing claims to ascertain whether they received re-resection within 2-10 weeks. The time-dependent effect of re-resection on survival outcomes was modelled by Cox proportional hazards regression (unadjusted and adjusted for numerous assumed patient- and surgeon-level confounding variables). Effect measures were presented as hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS We identified 7666 patients of which 2162 (28.7%) underwent re-resection after a median (interquartile range) time of 45 (35-56) days. Patients who received re-resection were less likely to die from any causes (HR 0.68, 95% CI 0.63-0.74, P < 0.001) and from BC (HR 0.66, 95% CI 0.57-0.76, P < 0.001) during any time of follow-up. After adjusting for all assumed confounding variables, re-resection was still significantly associated with a lower overall mortality (HR 0.88, 95% CI 0.81-0.95, P < 0.001), while the association with cancer-specific survival marginally lost its statistical significance (HR 0.87, 95% CI 0.75-1.02, P = 0.08). CONCLUSIONS A second transurethral resection within 2-6 weeks after the initial resection (i.e. re-resection) is recommended for patients diagnosed with primary T1 BC as prior studies suggest therapeutic, diagnostic, and prognostic benefits. However, results on survival endpoints are sparse, conflicting, and often affected by various biases. To the best of our knowledge, the present population-wide study represents the largest cohort of patients diagnosed with T1 BC and provides real-world evidence supporting the utilisation of re-resection in this group of patients.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».