A population‐based comparison of survival after nephrectomy vs nonsurgical management for small renal masses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To examine population‐based rates of cancer‐specific and other‐cause mortality after either non‐surgical management (NSM) or nephrectomy, in patients with small renal masses, as several reports from selected institutions support the applicability of surveillance in patients with small renal masses, but there are no population‐based studies confirming the general applicability of this therapy. PATIENTS AND METHODS Of 43 143 patients with renal cell carcinoma identified in the 1988–2004 Surveillance, Epidemiology and End Results database, 10 291 had localized small renal masses (≤4 cm) and were offered NSM (433, 4.2%) or nephrectomy (9858, 95.8%). Univariable matched and multivariable unmatched competing‐risks regression models were used in the analyses. RESULTS Cumulative incidence plots based on unmatched data, where the effect of other‐cause mortality was controlled for, showed a 5.2%, 6.5% and 9.4% survival benefit for nephrectomy vs NSM at 1, 2 and 5 years after nephrectomy or diagnosis, respectively. The same magnitude of the benefit (4.5%, 5.6% and 8.0%) persisted in analyses matched for age, tumour size and year of diagnosis or of nephrectomy. Finally, in multivariable analyses, treatment type, age, tumour size and year of diagnosis or of nephrectomy were independent predictors. CONCLUSION Relative to nephrectomy, NSM appears to undermine the overall and cancer‐specific survival of patients with small renal masses by as much as 9.4%, at 5 years.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».