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Enregistrement W2087890372 · doi:10.1016/j.juro.2012.09.036

Prediction of True Nodal Status in Patients with Pathological Lymph Node Negative Upper Tract Urothelial Carcinoma at Radical Nephroureterectomy

2012· article· en· W2087890372 sur OpenAlexaff
Évanguelos Xylinas, Michael Rink, Vitaly Margulis, Talia Faison, Evi Comploj, Giacomo Novara, Jay D. Raman, Yair Lotan, Bertrand Guillonneau, Alon Z. Weizer, Armin Pycha, Douglas S. Scherr, Christian Seitz, Maxine Sun, Quoc‐Dien Trinh, Pierre I. Karakiewicz, Francesco Montorsi, Marc Zerbib, Mithat Gönen, Shahrokh F. Shariat

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrothelial carcinomaPathologicalLymph nodeUrologyCarcinomaLymphOncologyInternal medicinePathologyCancerBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The role of lymph node dissection is still controversial in patients treated with radical nephroureterectomy for upper tract urothelial cancer. We developed a pathological nodal staging model that allows quantification of the likelihood that a patient with pathologically node negative disease has, indeed, no lymph node metastasis. MATERIALS AND METHODS: We analyzed data on 814 patients treated with radical nephroureterectomy and lymph node dissection, and estimated the sensitivity of pathological nodal staging using a β-binomial model. We developed a pathological nodal staging score that represents the probability that a case is correctly staged as node negative. RESULTS: A median of 5 lymph nodes (range 1 to 46) was removed and 593 patients (73%) had pN0 disease. The probability of missing lymph node metastasis decreased as the number of nodes examined increased. If only a single node was examined, 44% of patients would have been misclassified as having pN0 disease while harboring lymph node metastasis. Even when 5 nodes were examined, 12% of patients would have been misclassified. The proportion of those with a positive node increased with advancing pathological T stage and lymphovascular invasion. Patients with pT0-Ta-Tis-T1/lymphovascular invasion had more than a 95% chance of correct pathological nodal staging with 2 examined nodes. However, if a patient had pT3-T4 and positive lymphovascular invasion, even 20 examined lymph nodes did not attain 95% accuracy. CONCLUSIONS: Lymph node dissection provides more accurate staging and prediction of survival. The number of examined nodes needed for adequate staging depends on pT stage and lymphovascular invasion. We developed a tool to estimate the likelihood of false-negative lymph node metastasis, which could help refine clinical decision making regarding the administration of adjuvant chemotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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