Positive surgical margins after partial nephrectomy for renal cell carcinoma: Results from Canadian Kidney Cancer Information System database.
Notice bibliographique
Résumé
420 Background: Partial nephrectomy (PN) is the standard of care for small renal masses (SRMs) whenever feasible. The occurrence of a positive surgical margin (PSM) on a pathological specimen is not uncommon and an ideal management is unknown. We conducted this study to examine the rate of PSM, predictors of PSM and their oncological outcomes after PN for renal cell carcinoma (RCC), using the Canadian Kidney Cancer information system (CKCis) database. Methods: We accessed the prospectively maintained CKCis database for 1066 patients who underwent PN for RCC in major academic centers all across Canada. Demographics, clinical, pathological and follow-up data were noted for patients with PSM and negative surgical margins (NSM). Multivariate logistic regression analysis was performed to assess predictors of PSM. Results: Out of 1066 patients, 59 (5.5%) had PSM, 928 (87%) had NSM and records of 79 (7.4%) patients were not available. Mean patient age was 61 years and 59 years in the PSM and NSM group respectively, and in each group 63% of the patients were males. Mean tumor size was 3.6cm (range 1.1 – 9.5) and 3.3cm (range 0.5 – 16.2) in PSM and NSM group respectively. PSM group had 5 (8%) grade 1, 28 (47%) grade 2, 16 (27%) grade 3 and 5 (8%) grade 4 tumors as compared to 127 (14%), 458 (50%), 207 (23%) and 27 (3%) respectively in NSM group. Four (6.7%) patients from the PSM group and 49 (5.3%) patients from the NSM group had local and/or systemic progression of disease. There were two cancer specific deaths in NSM group and none in PSM group. Fifty two (88%) and 861 (93%) patients were alive at mean follow-up of 18.5 (range 0 – 91.7) and 28.9 months (range 0 – 315.5) in PSM and NSM group respectively. For the multivariate logistic regression analysis; Fuhrman grade 4 predicted presence of PSM whereas age, operative technique, tumor size, tumor stage did not. Conclusions: Results from the CKCis database suggest that PSM after PN are common but does not result in adverse oncological outcomes. Presence of Fuhrman grade 4 may be associated with PSM on final pathological specimen.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».