The association between the anatomical features of renal tumours and the functional outcomes of robot-assisted partial nephrectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTON: We evaluated the the association between PADUA scores and postoperative renal function (after robot-assisted partial nephrectomy [RAPN]) and between PADUA scores and warm ischemic time (during RAPN). METHODS: We reviewed the clinical records of 106 patients who underwent RAPN for a single localized renal tumour between April 2009 and June 2012. Postoperative renal function was evaluated using estimated glomerular filtration rate (eGFR) in 85 patients who were followed for at least 6 months. PADUA scores for renal tumours were calculated using contrast-enhanced computed tomography images, if needed, along with magnetic resonance images in some cases. RESULTS: A PADUA score ≥10 and WIT ≥30 minutes were observed in 18 (17.0%) and 51 (48.1%) cases, respectively. PADUA scores were significantly correlated with WIT (p = 0.019) and percent change in eGFR at 6 months postoperatively (p = 0.005). PADUA score (continuous variable, odds ratio [OR] 1.694, p = 0.007) and the high-risk group (PADUA score ≥10) (OR 5.429; p = 0.020) were significantly associated with a WIT of ≥30 minutes by multivariate analysis. A 1-point increase in the PADUA score was associated with an eGFR decrease of >20% at 6 months after RAPN (OR 1.799; p = 0.076). In addition, a PADUA score ≥10, or high risk, (OR 13.965; p = 0.003) was an independent predictor of an eGFR decrease of >20% at 6 months after RAPN. CONCLUSIONS: The PADUA classification can reliably predict WIT and postoperative renal functional outcome after RAPN. Furthermore, the study suggests that anatomical aspects of renal tumours are associated with functional outcome after RAPN.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».