The effect of age on cancer-specific mortality in patients with small renal masses: A population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Contemporary data regarding the effect of age, especially in elderly patients, on cancer-specific mortality (CSM) for pT1a renal cell carcinoma (RCC) are lacking. The objective of the current study is to evaluate CSM in a large population-based cohort of surgically treated pT1a RCC patients according to age groups. METHODS: Within the Surveillance Epidemiology and End Results database (2000-2013), we identified 37 121 pT1a RCC patients who underwent either partial or radical nephrectomy. The population was stratified into five groups according to decades: <50, 50-59, 60-69, 70-79, and ≥80 years. The effect of age on CSM was evaluated using competing risks regression models according to Fuhrman grade (FG). Analyses were repeated in clear-cell RCC (ccRCC). RESULTS: Patients aged 50-59 (9615), 60-69 (10 762), 70-79 (7096), and ≥80 (1789) years demonstrated higher rate of CSM compared to patients aged <50 (7856) years (hazard ratios [HR] 2.11, 3.04, 4.47, and 7.56, respectively; all p<0.001). The effect of age on CSM in FG 1-2 patients resulted in HRs ranging from 2.01-8.23 for the same age decades (all p< 0.001). Similarly, the effect of age on CSM in FG 3-4 patients resulted in HRs ranging from 2.38-5.92, respectively (all p<0.001). Virtually the same results were recorded in ccRCC patients. CONCLUSIONS: Older age is associated with higher CSM in surgically treated patients with pT1a RCC. This effect seems to be more pronounced in patient with FG 1-2 disease. This observation should be considered when making treatment decisions in elderly patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».