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Enregistrement W2589822434 · doi:10.14740/jocmr2839w

A Three-Variable Model Predicts Short Survival in Patients With Newly Diagnosed Metastatic Renal Cell Carcinoma

2017· article· en· W2589822434 sur OpenAlexvenueno aff
Mohsan Ali Syed, Carsten Nieder

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaAdverse effectInternal medicineOverall survivalPrognostic variableLactate dehydrogenaseSurvival analysisPerformance statusOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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