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Enregistrement W2944070440 · doi:10.48083/oses5540

Active Surveillance for Small Renal Masses

2022· article· en· W2944070440 sur OpenAlexaffvenue
Eric Kauffman, Mark W. Ball, Ravi Barod, Umberto Capitanio, Antonio Finelli, Maria Carmen Mir, Brian Schuch, Mark C. Smaldone, Maxine Tran, Phillip M. Pierorazio

Notice bibliographique

RevueSociété Internationale d’Urologie Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineWatchful waitingIntervention (counseling)Active monitoringIntensive care medicineInternal medicineCancerComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With greater awareness of indolence underlying small renal masses (SRM ≤ 4 cm) and the morbidity of invasive treatment, active surveillance for SRM patients is being increasingly utilized on an international level. This synopsis summarizes the 2022 review and expert opinion recommendations provided to the International Consultation of Urological Diseases (ICUD) by 10 urologists from high-volume active surveillance practices at international centers. Topics reviewed include SRM biology and clinical behavior, current national and international guidelines for active surveillance of SRM patients, active surveillance utilization patterns and barriers to implementation, outcomes and limitations of the active surveillance literature, criteria for active surveillance patient selection, protocols for active surveillance management including frequency/modality of imaging and the role of renal tumor biopsy, triggers for delayed intervention during active surveillance including tumor factors and patient factors, and pathological outcomes of delayed intervention. We conclude that despite limitations of the current literature, active surveillance is a safe initial management strategy for many SRM patients. The slow growth and low metastatic potential of SRMs, combined with no evidence to suggest oncologic compromise with delay to treatment, should provide confidence to both patients and providers who are considering active surveillance. Future research for prioritization should include characterization of long-term active surveillance outcomes including rates of metastasis and delayed intervention, standardization of objective tumor progression criteria for triggering delayed intervention, and further delineation of the role for active surveillance in young and healthy patients.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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