The Role of Surveillance in the Management of Small Renal Masses
Notice bibliographique
Résumé
Incidentally detected, small renal masses (SRMs) have been increasing significantly in recent years due to the widespread use of improved cross-sectional imaging. A significant number of incidental SRMs are diagnosed in elderly patients who are more likely to undergo imaging for other medical issues. The natural history of SRMs has not been historically well understood because most masses are surgically removed soon after diagnosis. Several reports of surveillance of SRMs have been published in the last few years. When followed conservatively with serial imaging, SRMs have variable growth rates with an average of 0.28 cm/year, according to a recent meta-analysis. Larger series with longer follow-up are needed, but a significant number of small tumors seem to have an indolent behavior with a slow growth rate and a limited tendency to progress. The standard of care for enhancing SRMs is surgery. Up to one-third of surgically removed, <4-cm tumors are histologically benign. The outcomes of current surgical treatment of histologically confirmed, <4-cm, renal cell carcinomas are excellent, but this has not led to a decrease in mortality. Based on these considerations and on the available data on the natural history of SRMs, it seems reasonable to consider that we may be overtreating these lesions. This is especially true for elderly or unfit patients who have a decreased life expectancy. In these selected patients and in patients who refuse active treatment, it seems reasonable to propose an initial period of active surveillance for incidental SRMs, with delayed intervention for those tumors that will exhibit fast growth during follow-up. Percutaneous needle biopsies of renal tumors can be safely performed with the use of modern techniques and have the potential to characterize SRMs at histologically diagnosis, thereby allowing a better selection of the conservative or active treatment that is best suited for each individual patient.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».