Unintended Consequences of Laparoscopic Surgery on Partial Nephrectomy for Kidney Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent evidence suggests that partial nephrectomy may be associated with improved survival compared to radical nephrectomy for renal cell carcinoma but partial nephrectomy may be underused. We examined whether the introduction of laparoscopic radical nephrectomy contributed to low partial nephrectomy use with time. MATERIALS AND METHODS: We identified all patients treated surgically for renal cell carcinoma in Ontario, Canada between 1995 and 2004 using the Ontario Cancer Registry, a population based tumor registry. A multinomial logistic regression model was used to relate the relative numbers of patients with open and laparoscopic radical nephrectomy, and partial nephrectomy to patient age, gender and surgery year. The partial nephrectomy time trend was investigated by fitting a segmented regression model. RESULTS: Of 7,830 surgically treated patients 7,042 (89.9%) vs 788 (10.1%) underwent radical vs partial nephrectomy. Segmented regression showed a clear change in partial nephrectomy use with time (p = 0.001), such that the odds of partial nephrectomy increased by 18% per year before January 2003 (OR 1.18, 95% CI 1.14-1.23) and subsequently decreased by 12% per year (OR 0.88, 95% CI 0.75-1.02). In the multinomial regression model age and surgery year but not gender were independently associated with partial nephrectomy. CONCLUSIONS: Partial nephrectomy use for renal cell carcinoma remains low, particularly in elderly patients. The introduction of laparoscopic radical nephrectomy coincided with decreased uptake and use of partial nephrectomy for renal cell carcinoma. Although it was hypothesized previously, to our knowledge this is the first study to suggest that the introduction of laparoscopy in renal surgery has negatively impacted partial nephrectomy use.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».