Le carcinome urothélial (CU) est la malignité épithéliale de la vessie la plus courante. Bien que la cytologie urinaire soit largement utilisée pour le dépistage, sa sensibilité à détecter le CU de bas grade est limitée. Cette étude a évalué la précision diagnostique du paramètre de recherche "Atyp.C" provenant de l'analyseur de particules urinaires entièrement automatisé UF-5000, en combinaison avec le ratio neutrophiles à lymphocytes (RNL), pour la détection de CU. Des échantillons urinaires provenant de 57 CU non invasifs, 41 CU invasifs et 61 cas non CU (n=159) ont été examinés au cours d'une période entre 2020 et 2023 à l'hôpital universitaire de Kurume. Les échantillons contenant des cellules atypiques ont été exclus de l'étude. L'analyse de la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur a été réalisée en utilisant les données Atyp.C de l'UF-5000 pour déterminer la valeur cutoff optimale. Un algorithme de détection du CU incorporant le RNL a été examiné à l'aide de la plateforme d'IA DataRobot, et sa précision diagnostique a été évaluée. La précision diagnostique pour le CU invasif a été évaluée en utilisant un cutoff Atyp.C de 0.1/μl, aboutissant à une surface sous la courbe (AUC) de 0.824, une sensibilité de 70.7 % et une spécificité de 90.3 %. Le CU non invasif a montré une précision inférieure (AUC=0.565 ; sensibilité, 22.8 % ; spécificité, 90.3 %). L'incorporation du RNL a amélioré la détection du CU invasif (AUC=0.892 ; sensibilité, 75.0 % ; spécificité, 100 %). Le RNL a été le facteur le plus influent dans la détection du CU. L'UF-5000, combiné au RNL, peut améliorer le dépistage du CU et contribuer à une approche diagnostique plus efficace.
Okada et al. (Ven,) ont étudié cette question.