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25.03.2019 | Original Article | Ausgabe 12/2019

World Journal of Urology 12/2019

Utility of the EORTC risk tables and CUETO scoring model for predicting recurrence and progression in non-muscle-invasive bladder cancer patients treated with routine second transurethral resection

Zeitschrift:
World Journal of Urology > Ausgabe 12/2019
Autoren:
Guoxian Zhang, Daniel Steinbach, Marc-Oliver Grimm, Marcus Horstmann
Wichtige Hinweise

Publisher’s Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Purpose

Routine second transurethral resection (TUR) for non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) is common practice in Germany. Applicability of European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) and Spanish Urological Club for Oncological Treatment (CUETO) models in NMIBC patients is still controversial. Aim of the study was to assess the performance of EORTC and CUETO predictive models in NMIBC patients treated with second TUR.

Methods

479 NMIBC patients with routine second TUR were analyzed retrospectively between 2003 and 2011, and investigated with clinical and pathological variables in regard to tumor recurrence and progression. Furthermore, recurrencefree survival (RFS) and progression-free survival (PFS) were evaluated according to EORTC and CUETO, and the discrimination of the models assessed.

Results

With a median follow-up of 60 months, prior recurrence rate, grade, and second TUR pathology were independent prognostic factors for the risk of disease recurrence and progression. The concordance index of the EORTC and the CUETO model was 0.563 and 0.516 for recurrence and 0.681 and 0.702 for progression, respectively. The positive pathology after second TUR was significantly associated with risk of disease recurrence and progression. EORTC and CUETO risk models estimated progression better than recurrence, especially with higherscore groups.

Conclusions

Improved predictive tools should be developed for optimal treatment selection.

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