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Enregistrement W2095316759 · doi:10.1002/cncr.22896

C‐reactive protein is an informative predictor of renal cell carcinoma‐specific mortality

2007· article· en· W2095316759 sur OpenAlexaff
Pierre I. Karakiewicz, Georg C. Hutterer, Quoc‐Dien Trinh, Claudio Jeldres, Paul Perrotte, Andrea Gallina, Jacques Tostain, Jean‐Jacques Patard

Notice bibliographique

RevueCancer · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaNephrectomyInternal medicineProportional hazards modelCohortC-reactive proteinOncologyStage (stratigraphy)CarcinomaKidney cancerGastroenterologyUrologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,646

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)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations161
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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