Bone metastases in patients with metastatic renal cell carcinoma: are they always associated with poor prognosis?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Aim of this study was to investigate for the presence of existing prognostic factors in patients with bone metastases (BMs) from RCC since bone represents an unfavorable site of metastasis for renal cell carcinoma (mRCC). MATERIALS AND METHODS: Data of patients with BMs from RCC were retrospectively collected. Age, sex, ECOG-Performance Status (PS), MSKCC group, tumor histology, presence of concomitant metastases to other sites, time from nephrectomy to bone metastases (TTBM, classified into three groups: <1 year, between 1 and 5 years and >5 years) and time from BMs to skeletal-related event (SRE) were included in the Cox analysis to investigate their prognostic relevance. RESULTS: 470 patients were enrolled in this analysis. In 19 patients (4%),bone was the only metastatic site; 277 patients had concomitant metastases in other sites. Median time to BMs was 16 months (range 0 - 44y) with Median OS of 17 months. Number of metastatic sites (including bone, p = 0.01), concomitant metastases, high Fuhrman grade (p < 0.001) and non-clear cell histology (p = 0.013) were significantly associated with poor prognosis. Patients with TTBM >5 years had longer OS (22 months) compared to patients with TTBM <1 year (13 months) or between 1 and 5 years (19 months) from nephrectomy (p < 0.001), no difference was found between these two last groups (p = 0.18). At multivariate analysis, ECOG-PS, MSKCC group and concomitant lung or lymph node metastases were independent predictors of OS in patients with BMs. CONCLUSIONS: Our study suggest that age, ECOG-PS, histology, MSKCC score, TTBM and the presence of concomitant metastases should be considered in order to optimize the management of RCC patients with BMs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».