MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064275611 · doi:10.1002/cncr.24035

Radical versus partial nephrectomy

2009· article· en· W2064275611 sur OpenAlexaff
Laurent Zini, Paul Perrotte, Umberto Capitanio, Claudio Jeldres, Shahrokh F. Shariat, Elie Antebi, Fred Saad, Jean‐Jacques Patard, Francesco Montorsi, Pierre I. Karakiewicz

Notice bibliographique

RevueCancer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyRenal cell carcinomaKidney cancerCancerProportional hazards modelCohortRelative survivalEpidemiologySurgeryUrologyMortality rateInternal medicineOncologyKidneyCancer registry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Relative to radical nephrectomy (RN), partial nephrectomy (PN) performed for renal cell carcinoma (RCC) may protect from non-cancer-related deaths. The authors tested this hypothesis in a cohort of PN and RN patients. METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results-9 database allowed identification of 2198 PN (22.4%) and 7611 RN (77.6%) patients treated for T1aN0M0 RCC between 1988 and 2004. Analyses matched for age, year of surgery, tumor size, and Fuhrman grade addressed the effect of nephrectomy type (RN vs PN) on overall mortality (Cox regression models) and on non-cancer-related mortality (competing-risks regression models). RESULTS: Relative to PN, RN was associated with 1.23-fold (P = .001) increased overall mortality rate, which translated into a 4.9% and 3.1% absolute increase in mortality at 5 and 10 years after surgery, respectively. Similarly, non-cancer-related death rate was significantly higher after RN in competing-risks regression models (P < .001), which translated into a 4.6% and 4.5% absolute increase in non-cancer-related mortality at 5 and 10 years after surgery, respectively. CONCLUSIONS: Relative to PN, RN predisposes to an increase in overall mortality and non-cancer-related death rate in patients with T1a RCC. In consequence, PN should be attempted whenever technically feasible. Selective referrals should be considered if PN expertise is unavailable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations322
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancerMême sujetRenal cell carcinoma treatmentTravaux en français237 207