Dilemmas in diagnosis and natural history of renal oncocytoma and implications for management
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Oncocytomas have traditionally been treated with surgical excision; however, their excellent long-term prognosis has popularized conservative and minimally invasive ablative techniques. We evaluated the evolving management and natural history of renal oncocytomas and investigated the relationship between radiological and histopathological diagnosis. METHODS: We performed a 17-year retrospective cohort study on all patients with a confirmed histopathological diagnosis of renal oncocytoma. The primary outcome variables were long-term outcomes, coexistence with renal cell carcinoma, and development of metastatic disease. RESULTS: A total of 38 oncocytomas were reported in 36 patients. Of the 36 patients, 29 (81%) were diagnosed incidentally. Oncocytoma was considered in the differential diagnosis in 4 oncocytomas (10.5%). In total, 34 patients underwent early surgical intervention; of these, 27 (79.4%) underwent radical nephrectomy and 7 underwent partial nephrectomy (20.6%). Four patients (11.1%) were managed conservatively with surveillance. No patients developed recurrence or metastatic disease after a median follow-up of 84 months (range: 4-178). CONCLUSIONS: The diagnostic accuracy for imaging modalities in renal oncocytoma is poor. Surveillance or minimally invasive ablative techniques are appropriate in selected patients with biopsy-proven oncocytoma that are not increasing in size.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».