Renal Cell Carcinoma in the Native and Allograft Kidneys of Renal Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Renal cell carcinoma develops in renal transplant recipients 30 or more times more commonly than in the general population. We assessed the prevalence, histology and outcome of renal cell carcinoma in a large, single center recipient population. MATERIALS AND METHODS: We examined outcomes in patients who underwent renal transplantation at our center to determine the prevalence, histology and outcome of those in whom renal cell carcinoma developed. RESULTS: A total of 3,568 patients received a renal allograft at our institution between 1966 and 2009. A total of 45 renal cell carcinomas were diagnosed in the native kidney of 39 patients (1.1%) and in 8 (0.2%) renal cell carcinoma developed in the allograft kidney. Mean age at diagnosis was 51.6 and 48.2 years in patients with native kidney and allograft tumors, respectively. The mean interval between transplantation and the native or allograft renal cell carcinoma diagnosis was 10.6 and 12.1 years, respectively. Clear cell renal cell carcinoma was the most common tumor histology in native kidneys, diagnosed in 21 cases, while papillary renal cell carcinoma was diagnosed in 20. Five allograft tumors were papillary renal cell carcinoma and 3 were clear cell renal cell carcinoma. Native kidney tumors were managed by radical nephrectomy in 44 or by observation after biopsy. Allograft tumors were managed by transplant nephrectomy in 3 cases, radio frequency ablation in 3 and partial nephrectomy in 2. At a mean 6.6-year followup 32 patients with native kidney renal cell carcinoma were alive while 7 with allograft tumors were alive at a mean 3.6-year followup. CONCLUSIONS: Renal cell carcinoma is more prevalent in patients with renal transplantation than the general population, although the subtype distribution differs. Excellent survival is seen at more than 6 years after treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».