C‐reactive protein is an informative predictor of renal cell carcinoma‐specific mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: C-reactive protein (CRP) represents a promising prognostic variable in patients with sporadic renal cell carcinoma (RCC). It was hypothesized that CRP can improve the prognostic ability of standard RCC-specific mortality (RCC-SM) predictors in patients treated with nephrectomy for all stages of RCC. METHODS: Radical nephrectomy was performed in 314 patients from 2 European centers. Life table, Kaplan-Meier, and Cox regression analyses addressed RCC-SM. Covariates included age, gender, TNM stage, tumor size, Fuhrman grade, and histologic subtype. RESULTS: The median survival of the cohort was 19.9 years. Age ranged from 10 to 77 years. Most patients were male (69%). T-stages were distributed as follows: T1-121 (38.7%), T2-45 (14.4%), T3-140 (44.7%), T4-7 (2.2%). CRP values ranged from 1.0 to 358.0 mg/L (mean 40.9, median 11.0 mg/L). In multivariable analyses, CRP was an independent predictor of RCC-SM (P = .003). The consideration of CRP in the multivariable model increased the predictive accuracy by 3.7% (P < .001). Moreover, the model with CRP performed 2.4% and 4.6% better than the UCLA Integrated Staging System (UISS) at, respectively, 2 and 5 years. CONCLUSIONS: CRP represents an informative predictor of RCC-SM. Its routine use could allow better risk stratification and risk-adjusted follow-up of RCC patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».