Who Will Fail Local Therapy for Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
No AccessJournal of UrologyEditorial1 Jun 2008Who Will Fail Local Therapy for Renal Cell Carcinomais companion ofPositive Surgical Margins at Partial Nephrectomy: Predictors and Oncological OutcomesPreoperative Nomogram Predicting 12-Year Probability of Metastatic Renal Cancer Michael A.S. Jewett, and Alvaro Zuniga Michael A.S. JewettMichael A.S. Jewett More articles by this author , and Alvaro ZunigaAlvaro Zuniga More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1016/j.juro.2008.03.124AboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookLinked InTwitterEmail "Who Will Fail Local Therapy for Renal Cell Carcinoma." The Journal of Urology, 179(6), pp. 2087–2088 References 1 : Surgical factors influence bladder cancer outcomes: a cooperative group report. J Clin Oncol2004; 22: 2781. Google Scholar 2 : Do margins matter?: The prognostic significance of positive surgical margins in radical prostatectomy specimens. J Urol2005; 174: 903. Link, Google Scholar 3 : Long-term results of nephron sparing surgery for localized renal cell carcinoma: 10-year followup. J Urol2000; 163: 442. Link, Google Scholar 4 : Five-year survival after surgical treatment for kidney cancer: a population-based competing risk analysis. Cancer2007; 109: 1763. Google Scholar 5 : The natural history of observed enhancing renal masses: meta-analysis and review of the world literature. J Urol2006; 175: 425. Link, Google Scholar 6 : The natural history of incidentally detected small renal masses. Cancer2004; 100: 738. Google Scholar 7 : The natural history of small renal masses: a prospective multi-center Canadian trial. J Urol2007; 177: 169. abstract 509. Link, Google Scholar 8 : The natural history of untreated renal masses. BJU Int2007; 99: 1203. Google Scholar 9 : Positive surgical parenchymal margin after laparoscopic partial nephrectomy for renal cell carcinoma: oncological outcomes. J Urol2006; 176: 2401. Link, Google Scholar 10 : Multi-institutional validation of a new renal cancer-specific survival nomogram. J Clin Oncol2007; 25: 1316. Google Scholar 11 : Survival and prognostic stratification of 670 patients with advanced renal cell carcinoma. J Clin Oncol1999; 17: 2530. Google Scholar 12 : A preoperative clinical prognostic model for non-metastatic renal cell carcinoma. BJU Int2003; 92: 901. Google Scholar 13 : Prognostic assessment of nonmetastatic renal cell carcinoma: a clinically based model. Urology2001; 58: 141. Google Scholar 14 : Techniques, safety and accuracy of sampling of renal tumors by fine needle aspiration and core biopsy. J Urol2007; 178: 379. Link, Google Scholar 15 : Laparoscopic partial nephrectomy: 3-year followup. J Urol2006; 175: 459. Link, Google Scholar 16 : Solid renal tumors: an analysis of pathological features related to tumor size. J Urol2003; 170: 2217. Link, Google Scholar 17 : Renal cell carcinoma: prognostic significance of incidentally detected tumors. J Urol2000; 163: 426. Link, Google Scholar Division of Urology, Department of Surgical Oncology, Princess Margaret Hospital and the University Health Network, University of Toronto, Ontario, Canada© 2008 by American Urological AssociationFiguresReferencesRelatedDetailsRelated articlesJournal of UrologyApr 17, 2008, 12:00:00 AMPositive Surgical Margins at Partial Nephrectomy: Predictors and Oncological OutcomesJournal of UrologyApr 18, 2008, 12:00:00 AMPreoperative Nomogram Predicting 12-Year Probability of Metastatic Renal Cancer Volume 179Issue 6June 2008Page: 2087-2088 Advertisement Copyright & Permissions© 2008 by American Urological AssociationMetricsAuthor Information Michael A.S. Jewett More articles by this author Alvaro Zuniga More articles by this author Expand All Advertisement PDF DownloadLoading ...
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».