Modified C index: Novel predictor of postoperative renal functional loss of laparoscopic partial nephrectomy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We aimed to develop a scoring system to quantify the distance between the renal hilum and renal tumour, termed the modified C index (m-CI), and to predict renal functional loss (RFL) following laparoscopic partial nephrectomy (LPN). METHODS: The m-CI was measured by using computed tomography in 113 patients who underwent LPN between May 2003 and June 2014. The RFL following LPN was calculated by examining the estimated glomerular filtration rate (eGFR) and radioisotope renography one year postoperatively. The Pythagorean theorem was used to calculate the distance from the tumour centre to the renal hilum. The distance was divided by the tumour radius to obtain the m-CI. The correlation between the m-CI and the postoperative RFL were evaluated using Pearson's coefficient values. Multivariate logistic regression models were used to assess the potential predictive factors of RFL following LPN. The correlation between the m-CI and the operative time, ischemia time, and blood loss during LPN were also evaluated by the unpaired t-test. RESULTS: Pearson's coefficient values between the postoperative RFL and the m-CI and C index were 0.294 and 0.173, respectively. In the multivariate analysis, the resected volume (p=0.031) and m-CI (p=0.036) significantly correlated with the postoperative RFL following LPN. The operative time (p<0.001), ischemia time (p=0.028), and blood loss (p=0.047) during LPN was significantly longer and larger, respectively, in the group with shorter m-CI (≤4.5) than in the group with the longer m-CI (>4.5). CONCLUSIONS: The present study demonstrates that the m-CI can predict RFL following LPN, as well as the surgical difficulty.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».