Growth kinetics of small renal masses: A prospective analysis from the Renal Cell Carcinoma Consortium of Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Most small renal masses (SRMs) are diagnosed incidentally and have a low malignant potential. As more elderly patients and infirm patients are diagnosed with SRMs, there is an increased interest in active surveillance (AS) with delayed intervention. Patient and tumour characteristics relating to aggressive disease have not been well-studied. The objective was to determine predictors of growth of SRMs treated with AS. METHODS: A multicentre prospective phase 2 clinical trial was conducted on 207 SRMs in 169 patients in 8 institutions in Canada from 2004 to 2009; in these patients treatment was delayed until disease progression. Patient and tumour characteristics were evaluated to determine predictors of growth of SRMs by measuring rates of change in growth (on imaging) over time. All patients underwent AS for presumed renal cell carcinoma (RCC) based on diagnostic imaging. We used the following factors to develop a predictive model of tumour growth with binary recursive partitioning analysis: patient characteristics (age, symptoms at diagnosis) and tumour characteristics (consistency [solid vs. cystic] and maximum diameter at diagnosis. RESULTS: With a median follow-up of 603 days, 169 patients (with 207 SRMs) were followed prospectively. Age, symptoms at diagnosis, tumour consistency and maximum diameter of the renal mass were not predictors of growth. This cohort was limited by lack of availability of patient and tumour characteristics, such as sex, degree of endophytic component and tumour location. CONCLUSION: Slow growth rates and the low malignant potential of SRMs have led to AS as a treatment option in the elderly and infirm population. In a large prospective cohort, we have shown that age, symptoms, tumour consistency and maximum diameter of the mass at diagnosis are not predictors of growth of T1a lesions. More knowledge on predictors of growth of SRMs is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».