Prostate cancer in renal transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We conducted a retrospective multi-centre study to determine the characteristics of prostate cancer in renal transplant recipients (RTR) and to analyse the relation with immunosuppressive maintenance therapies. METHODS: Patients from 19 French transplant centres diagnosed with prostate cancer at least 1 year after kidney transplantation were included in this study. Data regarding demographics, kidney transplantation, prostate cancer and immunosuppressive treatment were analysed. RESULTS: Sixty-two patients met the eligibility criteria for this study. Thirty-eight patients (61.3%) received calcineurin inhibitors (CNI) and azathioprine (AZA) with or without steroids, twenty received CNI with or without steroids (32.2%) and four received CNI and mycophenolate mofetil (6.5%). Patients with CNI and AZA immunosuppressive therapy presented more high-stage cancer (T3 and T4) when compared to patients receiving CNI alone (47.5% versus 15%, respectively, P = 0.03). A non-significant increase in lymph node invasion was found in patients receiving CNI and AZA compared to patients receiving CNI alone (21% versus 5%, P = 0.16). In the multivariate analysis, the immunosuppressive regimen with CNI and AZA was the only independent risk factor for locally advanced disease (P = 0.007). CONCLUSION: Our results showed that RTR are at risk for early occurrence and for locally advanced prostate cancer, especially when they received a CNI and AZA maintenance immunosuppressive therapy.
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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 ».