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Enregistrement W2948757664 · doi:10.21873/anticanres.13402

Long-term Prognostic Impact of Chromosome Abnormalities in Clear Cell Renal Cell Carcinoma

2019· article· en· W2948757664 sur OpenAlex
Carlotta Palumbo, Maria Furlan, Piera Balzarini, Tiziano Zanotelli, A. Cozzoli, Alessandro Veccia, Simone Francavilla, Stefania Zamboni, Regina Tardanico, Claudio Simeone, Alessandro Antonelli

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnticancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClear cell renal cell carcinomaRenal cell carcinomaProportional hazards modelChromosome abnormalityOncologyClear cellInternal medicineChromosomeCytogeneticsKidney cancerPathologyBiologyMedicineChromosome 7 (human)CancerKaryotypeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) shows variable chromosomal abnormalities. The aim of this study was to assess the prognostic role of ccRCC chromosomal abnormalities in a single-center cohort with an extended follow-up. MATERIALS AND METHODS: A systematic cytogenetic analysis was performed in 283 consecutive surgically-treated patients for renal masses between 1997 and 2002. Kaplan-Meier and multivariable Cox regression (MCR) models were used to calculate cancer specific survival (CSS). RESULTS: Among 174 ccRCC patients, the most common abnormality was deletion in chromosome 3 (54.6%). At a median follow-up of 119 months, 38 patients (21.8%) died from RCC. At MCR models, worse CSS was independently predicted by deletions in chromosomes 2, 19, 20 or 22 and insertions in chromosome 18. CONCLUSION: Specific ccRCC chromosomal abnormalities are independently associated with worse CSS. Cytogenetic evaluation may direct further genetic analysis for personalized prognostic stratification.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,316 · 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