Survival and Complication Rates of Metastasectomy in Patients With Metastatic Renal Cell Carcinoma Treated Exclusively With Targeted Therapy: A Combined Population-based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study analyzed the effect of metastasectomy on overall mortality (OM) and perioperative outcomes in patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) treated exclusively with targeted therapy. MATERIALS AND METHODS: Using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database (2006-2015), Kaplan-Meier analyses and multivariable Cox regression models tested for OM. Using the National Inpatient Sample (NIS) database (2006-2015), complication rates and in-hospital mortality were evaluated. RESULTS: Within the SEER database, 437 (12.2%) out of 3,654 patients underwent metastasectomy. Metastasectomy was associated with lower OM risk (median survival 11 vs. 9 months, hazard ratio=0.83; p=0.002). Within the NIS database, 351 such patients were identified. Complications and in-hospital mortality were 55.0% and 4.6%, respectively. CONCLUSION: Metastasectomy in patients with mRCC treated exclusively with targeted therapy is associated with lower OM risk, however, based on short duration of expected survival. Complications and in-hospital mortality rates are not negligible.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».