The impact of lymph node dissection and positive lymph nodes on cancer‐specific mortality in contemporary <scp>pT</scp> <sub>2‐3</sub> non‐metastatic renal cell carcinoma treated with radical nephrectomy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the effect of lymph node dissection ( LND ), number of removed nodes ( NRN ), and number of positive nodes ( NPN ), on cancer‐specific mortality ( CSM ) in contemporary vs historical patients with pT 2–3 N any M 0 renal cell carcinoma ( RCC ) treated with radical nephrectomy ( RN ). Patients and Methods Within the Surveillance, Epidemiology, and End Results database (2001–2013), we identified patients with non‐metastatic pT 2–3 N any RCC who underwent RN with or without LND . Kaplan–Meier analyses and multivariable Cox regression models with propensity score weighting for inverse probability of treatment were used. Results Of 25 357 patients, 24.8% underwent LND (2001–2007: 3 167 patients vs 2008–2013: 3 133 patients). The median NRN was 3 (interquartile range [IQR]: 1‐7). Positive nodes were identified in 17.1%: 9.3% of pT 2 and 21.6% of pT 3 patients, who underwent LND . The median NPN was 2 (IQR: 1‐3). In multivariable models, LND did not decrease CSM (hazard ratio [ HR ] 1.29; P < 0.001). LND extent, defined as NRN , did not decrease CSM ( HR 0.94; P = 0.3). Finally, multivariable models testing the effect of NPN showed increased CSM in pT 3 but not in pT 2 patients ( HR 1.29 and 1.58, P = 0.02 and P = 0.1, respectively). NRN exerted a protective effect on CSM in patients with positive nodes ( HR 0.98; P = 0.007). Conclusion In contemporary and historical patients LND or its extent do not protect from CSM . However, the NPN increases the rate of CSM in pT 3 patients. Consequently, LND and its extent appear to have little if any therapeutic value in pT 2–3 N any M 0 patients, besides its prognostic impact. High‐risk non‐metastatic patients may represent a target population for a multi‐institutional prospective trial.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».