Time to progression is the main predictor of survival in patients with high-risk nonmuscle invasive bladder cancer: Results from a machine learning-based analysis of a large multi-institutional database

医学 协变量 比例危险模型 肿瘤进展 膀胱癌 肿瘤科 无进展生存期 生存分析 逻辑回归 内科学 倾向得分匹配 癌症 总体生存率 机器学习 计算机科学
作者
Annamaria Porreca,Marta Di Nicola,Giuseppe Lucarelli,Vartolomei Mihai Dorin,Francesco Soria,Daniela Terracciano,Francesco A. Mistretta,Stefano Luzzago,Carlo Buonerba,Francesco Cantiello,Andrea Mari,Andrea Minervini,Alessandro Veccia,Alessandro Antonelli,Gennaro Musi,Rodolfo Hurle,Gian Maria Busetto,Francesco Del Giudice,Simone Ferretti,Sisto Perdonà,Paola Del Prete,Angelo Porreca,Pierluigi Bove,Nicolae Crişan,Giorgio Ivan Russo,Rocco Damiano,Daniele Amparore,Francesco Porpiglia,Riccardo Autorino,Mattia Luca Piccinelli,Antonio Brescia,Octavian Sabin Tătaru,Felice Crocetto,Arturo Lo Giudice,Ottavio De Cobelli,Luigi Schips,Matteo Ferro,Michele Marchioni
出处
期刊:Urologic Oncology-seminars and Original Investigations [Elsevier]
卷期号:42 (3): 69.e17-69.e25 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.urolonc.2024.01.001
摘要

In patients affected by high-risk nonmuscle invasive bladder cancer (HR-NMIBC) progression to muscle invasive status is considered as the main indicator of local treatment failure. We aimed to investigate the effect of progression and time to progression on overall survival (OS) and to investigate their validity as surrogate endpoints.
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