What is the best treatment strategy for incidentally detected small renal masses? A decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: •To determine the optimal treatment for incidentally detected small renal masses between radical nephrectomy, partial nephrectomy, ablative therapy (AT) and active surveillance (AS) using a decision-analytic Markov model. SUBJECTS AND METHODS: •The reference case was an otherwise healthy 60-year-old patient. •Health utilities and probabilities for postoperative complications, progression to chronic renal insufficiency (CRI), local and systemic recurrence, disease-specific and all-cause mortality were derived from published literature. •Outcome measures included life expectancy and quality-adjusted life expectancy. •Extensive sensitivity analyses were performed, including probabilistic sensitivity analyses. RESULTS: •The mean life expectancy was 18.49 years for partial nephrectomy, 18.09 years for laparoscopic radical nephrectomy, 17.85 years for AT and 17.70 years for AS. •External validation of our model yielded similar cancer-specific survival rates to the published literature. •AS became preferred if age at presentation was >74 years, the probability of systemic recurrence on AS was <1.3%/year or when the hazard ratio of death with CRI was >1.63. •AT became preferred when the probability of systemic recurrence on AT was <1.2%/year, whereas laparoscopic radical nephrectomy was preferred when the risk of CRI with this treatment was <6.6%/year. CONCLUSIONS: •Based on current literature, our model emphasizes the importance of balance between disease control and preserving renal function on life expectancy, and justifies initial active intervention with partial nephrectomy in younger patients. •Our results are consistent with recent American Urological Association guidelines for the management of this disease. •However, data used in the model were mostly derived from retrospective data, and thus are subject to selection bias, particularly with respect to AS and AT.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».