A Three-Variable Model Predicts Short Survival in Patients With Newly Diagnosed Metastatic Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) have variable survival outcomes. When discussing management approaches and providing information to patients and caregivers, it is important to have realistic perspectives, especially if the expected prognosis is very unfavorable. In the present study, factors predicting this endpoint were analyzed. METHODS: Data from 60 patients treated in routine clinical practice were evaluated. Unfavorable prognosis was defined as death within approximately 3 months from diagnosis of mRCC (maximum 3.5 months). Baseline factors including laboratory values and management approach were compared between the groups with short and longer survival. RESULTS: A total of 48 patients (80%) experienced ≥ 4 months survival (4+MS) and 10 (16.7%) experienced shorter survival (3MS). The others had short follow-up. Adverse prognostic factors that were significantly more frequent in the 3MS group were low hemoglobin, high lactate dehydrogenase and lack of systemic therapy. We used these three items to create a prognostic model: score 0 = no adverse factors, score 1 = one adverse factor, score 2 = two adverse factors, score 3 = three adverse factors. In the score 0 group, one out of 20 patients experienced 3MS (5%). In score 1, two out of 21 patients belonged to the 3MS group (9.5%). For score 2, the corresponding figure was four out of 14 patients (29%). In the score 3 group, three out of three patients experienced 3MS (100%) (P = 0.0001). CONCLUSIONS: A simple model with three prognostic factors predicted survival of patients with newly diagnosed mRCC. Additional validation in other databases is warranted.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».