Stage‐specific effect of nodal metastases on survival in patients with non‐metastatic renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the survival disadvantage related to the presence of exclusive nodal metastases (eNM) in patients with otherwise non-metastatic (M0) renal cell carcinoma (RCC). PATIENTS AND METHODS: Data were retrieved from 12 institutional databases and yielded 3507 patients with T1-3N1-2M0 RCC treated with partial or radical nephrectomy. Cox regression analyses relied on T stage, Fuhrman grade and presence of eNM. Data were analysed using univariable, multivariable and stratified analyses. RESULTS: Overall 165 (4.7%) patients had eNM; of 2023 patients of stage T1, 23 (1.1%) had eNM, vs 20 of 448 (4.5%) for T2 and 122 of 993 (12.3%) for T3. In univariable analyses the presence of eNM increased the rate of cancer specific mortality (CSM) by 7.1 times. After adjusting for T stage and Fuhrman grade, in all patients eNM increased the rate of CSM by 3.2 times. In stratified analyses adjusted for Fuhrman grade, the increase in CSM related to the presence of eNM was 28.9, 4.3 and 2.5 times (all P < 0.001) for stages T1, T2 and T3, respectively. CONCLUSIONS: From the prognostic perspective, staging lymphadenectomy appears of most value in patients with T1-2 RCC, but the low prevalence of eNM questions the practical applicability of nodal staging in those patients. Conversely, in patients with T3 RCC, the prevalence and the prognostic impact of eNM might make a staging lymphadenectomy worthwhile.
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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) | 0,001 | 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 ».