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Enregistrement W2797407876 · doi:10.4103/ua.ua_66_17

Renal cell carcinoma in renal allograft: Case series and review of literature

2018· article· en· W2797407876 sur OpenAlexaff
Shahid Lambe, Gaurav Vasisth, Anil Kapoor, Kevin Piercey

Notice bibliographique

RevueUrology Annals · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaDialysisPerioperativeSurgeryTransplantationRenal functionUrologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal cell carcinoma (RCC) in transplanted kidneys has been reported sporadically with incidence of about 0.5%. There are currently no standard guidelines on the management of allograft RCC in renal transplant recipients. Our objective was to study effectiveness of nephron-sparing surgery (NSS) for allograft RCC. We performed a retrospective analysis of patients with RCC in renal allografts managed with NSS in our institution from January 2000 to December 2015. Patient demographics, interval between transplant and RCC diagnosis, operative parameters, perioperative complications, final pathology, and renal function were evaluated. Three females underwent successful NSS for allograft RCC. Cause of end-stage renal disease was IgA nephropathy in all; mean time between renal transplant and diagnosis of RCC was 23 years. We were able to stay extraperitoneal in all the cases. In the final pathology, two had papillary and one had clear cell RCC. One patient developed pyelocutaneous fistula which was managed by stenting. Long-term functional outcomes of NSS are excellent; none of our patients is dialysis dependent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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