Risk stratification of patients with nodal involvement in upper tract urothelial carcinoma: value of lymph‐node density
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the risk factors associated with clinical outcome in patients with lymph node (LN)-positive urothelial carcinoma of the upper urinary tract (UTUC) treated with radical nephroureterectomy (RNU) and lymphadenectomy, focusing on the concept of LN density (LND). PATIENTS AND METHODS: Patients undergoing RNU with regional lymphadenectomy were identified through multi-institutional databases. All pathology slides were re-evaluated by genitourinary pathologists unaware of the clinical data. The exposure variable used was LND (continuously coded and that of all possible thresholds) with recurrence-free and disease-specific survival (DSS) serving as the outcome measures. RESULTS: Of 432 patients undergoing RNU with lymphadenectomy, 135 (31%) had LN metastases. Within a median follow-up of 4.1 years, 90 of the 135 patients with LN metastases (68%) had disease recurrence and 76 (58%) died from UTUC. The mean (sem) 5-year recurrence-free and DSS probabilities were 27 (4)% and 33 (5)%, respectively. The median (range) LND was 50 (3-100)%. The most informative threshold for LND in relation to outcome was 30%. In multivariable analyses that adjusted for the effects of tumour stage and grade, patients with a LND of > or =30% were at greater risk of both cancer recurrence, with 5-year rates of 25 (5)% vs 38 (8)% (hazard ratio 1.8, P = 0.021) and mortality, with 5-year rates of 30 (6)% vs 48 (9)% (1.7, P = 0.032) compared to those with a LND of <30%. Our results are primarily limited by a lack of standardization in the lymphadenectomy template. CONCLUSION: We evaluated the concept of LND for the first time in UTUC. LND provides additional prognostic information in patients with node-positive disease after RNU. The use of LND in clinical trials might provide an additional insight into the value of LN dissection in patients undergoing RNU.
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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 | 0,000 | 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 ».