Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/128688
Author(s): José Pedro Vieira de Sousa
Title: The predictive value of surgeon's perception during transurethral resection of bladder tumours
Issue Date: 2020-05-29
Abstract: Introduction: Little is known about the urologists' ability to predict grade, stage and the presence of muscular layer during transurethral resection of bladder tumours (TURBT). This study aimed to assess the clinical prediction of bladder tumour stage and grade based solely upon cystoscopic appearances at the first TURBT. Methods: We conducted a prospective study on 100 consecutive patients undergoing TURBT for newly diagnosed bladder tumours. During the initial TURBT, Urology residents and seniors predicted the histological grade, invasion and the presence of detrusor muscle in the specimen, compared with the final histopathology result. Results: From 100 patients, 91 were suitable for analysis. The residents correctly predicted tumour invasiveness in 75.8% of cases, while the seniors correctly predicted in 86.8%. High-grade tumours were reported in 77.7% of the specimens and were correctly predicted in 74.7% and 76.9%, by residents and seniors, respectively. Muscle representativeness was found in 80.2% of resections. In 73.6% and 75.8% of the cases, the residents and the seniors, respectively, correctly predicted the presence or the absence of the detrusor muscle layer. The positive predictive value (PPV) for this parameter was 79.2% for the resident, and 80.6% for the senior. Conclusions: The surgeon's naked eye analysis showed a good predictive ability to detect non-muscle invasive and high-grade bladder tumours in TURBT specimens. Results demonstrate that the senior has a higher predictive ability than the resident, though, the differences were not statistically significant. The PPV for muscle representativeness reinforces the idea of performing an extensive and careful TURBT.
Description: Introdução: Pouco se sabe sobre a capacidade dos urologistas em prever o grau, o estádio e a presença de camada muscular durante a Ressecção Transuretral de Tumores da Bexiga (RTU-TV). Este estudo teve como objetivo avaliar a capacidade preditiva do estádio e do grau do tumor da bexiga durante a primeira RTU-TV, com base na imagem cistoscópica. Métodos: Realizamos um estudo prospetivo em 100 pacientes consecutivos com tumores da bexiga recém-diagnosticados submetidos a RTU-TV. Durante a RTU-TV, internos e especialistas de Urologia avaliaram visualmente o grau histológico, a invasão da neoplasia e a presença de músculo detrusor na amostra, comparando posteriormente com o resultado da histopatologia. Resultados: Dos 100 pacientes submetidos a RTU-TV, 91 foram elegíveis para o estudo. Os internos previram corretamente a invasão do tumor em 75.8% dos casos, enquanto os especialistas em 86.8% dos casos. Em 77.7% das amostras foram relatados tumores de alto grau, e foi avaliado corretamente pelos internos e pelos especialistas em 74.7% e 76.9%, respetivamente. A representatividade da camada muscular foi encontrada em 80.2% das ressecções. Em 73.6% e 75.8% dos casos, os internos e os especialistas, respetivamente, identificaram corretamente a presença ou a ausência da camada de músculo. O valor preditivo positivo (VPP) para este parâmetro foi de 79.2% para o interno e de 80.6% para o especialista. Conclusões: A análise a olho nu do cirurgião mostrou uma boa capacidade preditiva para detetar tumores não músculo invasivos e de alto grau em amostras de RTU-TV. Os resultados demonstram que o especialista tem uma capacidade preditiva maior que o interno, porém, as diferenças não foram estatisticamente significativas. O VPP para a representatividade muscular reforça a necessidade de realizar uma RTU-TV extensa e cuidadosa.
Subject: Medicina clínica
Clinical medicine
Scientific areas: Ciências médicas e da saúde::Medicina clínica
Medical and Health sciences::Clinical medicine
URI: https://hdl.handle.net/10216/128688
Document Type: Dissertação
Rights: restrictedAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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