Notice bibliographique
Résumé
O rgan and colleagues evaluate 207 small renal masses in 169 patients in a 5-year multi-institutional follow-up study to assess tumour growth kinetics.1 After a median follow-up of 603 days and a median of 5 radiological studies, the median growth rate of the entire cohort was 0.12 cm/year.An analysis of the cohort using recursive partitioning analysis algorithm did not identify any variables, such as age, symptoms, tumour consistency and maximum diameter at diagnosis that were predictive of growth.In a previous study involving this dataset, the authors demonstrated that growth rate was also not affected by biopsy proof of malignancy and that progression to metastasis occurred in only 1.1% of patients.2 This current study has its limitations, including radiological follow-up using different imaging modalities (computed tomography, magnetic resonance imaging, ultrasonography), which can provide subtle measurement differences when compared, a lack of central radiological review, the use of maximum diameter instead of tumour volume and the absence of precise tumour location (exophytic vs. endophytic or sinus based).Yet, despite these limitations, an important message can be gleaned.Basic clinical factors do not correlate with or predict subsequent tumour growth.Twenty years ago, all renal tumours, regardless of size, patient ages, and overall medical condition, were treated with radical nephrectomy provided there was a normal appearing contra lateral kidney.However, our current approach to these tumours, particularly the smaller ones, is rapidly changing.Now we understand that renal cortical tumours have complex biology and variable metastatic potential, with nearly 50% being benign neoplasms or indo-
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».