Are renal tumour scoring systems better than clinical judgement at predicting partial nephrectomy complexity?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to determine how renal tumour scoring systems, such as RENAL, PADUA, and Centrality (C)-index, compare to clinical judgement at predicting time required for tumour removal and kidney reconstruction during partial nephrectomy. METHODS: 10 to generate a clinical judgement score. Two independent reviewers determined the RENAL, PADUA, and C-index scores. The time to complete tumour resection and renal reconstruction during partial nephrectomy was prospectively recorded. RESULTS: During the study period, 104 partial nephrectomies were performed. The mean partial nephrectomy complexity score based on clinical judgement was 3.4 (standard deviation [SD] 2.1) out of 10. There was good agreement between surgeons in assessing tumour complexity (intraclass correlation coefficient 0.72; 95% confidence interval [CI] 0.65, 0.78). The mean RENAL score was 6.7 (SD 1.6) out of a maximum of 12, the mean PADUA score was 8.5 (SD 1.5) out of a maximum of 14, and the mean C-index score was 3.8 (SD 2). Mean resection and reconstruction time was 24 minutes (SD 10 minutes). The correlation between clinical judgement score and time was 0.27 (p=0.005). The correlation between renal tumour scoring systems and time was 0.20 (p=0.04) for RENAL, 0.21 (p=0.03) for C-index, and 0.26 (p=0.007) for PADUA. RENAL and PADUA scores were significantly associated with surgical and total complications. CONCLUSIONS: The majority of variance in ischemia time is not explained by clinical judgement or renal tumour scoring systems. Renal tumour scoring systems were not better than the clinical judgement of urological oncologists at predicting ischemia time during partial nephrectomy.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».