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Enregistrement W2591506614 · doi:10.1200/jco.2015.33.7_suppl.480

The impact of renal cell carcinoma histopathological subtype on disease prognosis: A Canadian multi-institutional analysis.

2015· article· en· W2591506614 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Bjazevic, Jasmir G. Nayak, Premal H. Patel, Anil Kapoor, Simon Tanguay, Antonio Finelli, Ricardo Rendon, Peter C. Black, Ronald B. Moore, Rodney H. Breau, Jun Kawakami, Louis Lacombe, Laurence Klotz, Stephen E. Pautler, Darrel Drachenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensWestern UniversityHôtel-Dieu de QuébecUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaDalhousie UniversityUniversity of TorontoMontreal General HospitalJuravinski Cancer CentreOttawa HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromophobe cellMedicineHistopathologyHistologyClear cellRenal cell carcinomaInternal medicinePathologicalPathologyStage (stratigraphy)Clear cell renal cell carcinomaCarcinomaClear cell carcinomaKidney cancerKidney diseaseOncologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

480 Background: Renal cell carcinoma (RCC) is divided into several histopathological subtypes, each with significantly different clinical features. However, current data regarding the prognostic value of histological subtype is limited and conflicted. We examined the impact of RCC histology on disease prognosis in a large, multi-institutional Canadian analysis. Methods: The Canadian Kidney Cancer Information System (CKCis), a prospective database from 14 Canadian institutions, was utilized for the study. 1284 patients with non-metastatic RCC, who underwent surgical intervention with curative intent, were included in the study. Patients were stratified according to their primary histology and the Chi-squared test was used to determine associations between histopathology and clinical features. The impact of histology of disease-free survival (DFS) was determined with a multivariate analysis adjusted for age, gender, tumor size, tumor grade, and pathological stage. Results: Clear cell RCC was the most prevalent histological subtype found in 80.5% of patients. Histopathology was significantly associated with patient age, tumor grade, and pathological stage. Advanced stage disease (>T3) was associated with clear cell and papillary type II RCC (p<0.05). 90.7%, 86.7%, 78.5%, and 78.8% of patients with chromophobe, papillary type I, papillary type II, and clear cell RCC respectively, were free of disease after a median follow-up of 1.2 years. On multivariate analysis, histological subtype was a significant predictor of disease-free survival (DFS). When compared to clear cell histology, chromophobe RCC had a significantly higher DFS (HR=0.38, 95% CI 0.15-0.95, p<0.05), and papillary type I RCC had a trend towards a lower rate of disease progression (HR=0.31, 95% CI 0.08-1.28, p=0.05). Conclusions: This study demonstrates that histological subtype impacts disease progression. Histological subtype was independently associated with DFS in surgically treated RCC, specifically chromophobe RCC was shown to have the highest DFS. This may be used to help individualize patient treatment and follow-up based on primary tumor histology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,241 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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