Predicting cancer-control outcomes in patients with renal cell carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: An increasing number of models are becoming available for patients with either suspected or established renal cell carcinoma (RCC) of various stages. In this review, we propose a systematic approach to the assessment of the quantity of the existing predictive and prognostic models. RECENT FINDINGS: Only one model was designed to distinguish between malignant or benign histology prior to nephrectomy and another tool attempts to discriminate between low-grade and high-grade histology. Four tools predict the natural history of RCC using preoperative tumor characteristics. Postnephrectomy recurrence can be predicted with four tools. Finally, mortality predictions can be quantified with 21 predictive tools. Although several of these tools are validated, formal tests were performed in surprisingly few such models. SUMMARY: Multiple models can be applied to nephrectomy candidates, to patients treated with nephrectomy, or to individuals with metastatic RCC regardless of nephrectomy status. For newly diagnosed and untreated patients, these tools can guide the clinician with respect to treatment selection. For patients treated with nephrectomy, they can assess the risk of recurrence and/or mortality and can guide the type and frequency of follow-up considerations. Finally, for patients with metastatic RCC, the models can provide the best estimate of remaining life expectancy. Unfortunately, virtually no data are available to model the prognosis of patients subjected to surveillance or nonextirpative treatment models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle