Treatment response and survival outcome of patients with late relapse (LR) from renal cell carcinoma (RCC) in the era of targeted therapy.
Notice bibliographique
Résumé
4578 Background: A small subset of localized RCC patients will experience disease recurrence ≥5 years after nephrectomy. Clinical outcome of patients with LR has not been well characterized. Methods: Patients with mRCC treated with targeted therapy were retrospectively characterized according to time to relapse. Replase was defined as diagnosis of recurrent metastatic disease >3 months after initial diagnosis. Patients with synchronous metastatic disease at presentation were excluded. Patients were classified as Early Relapsers (ER) if they recurred within 5 years while Late Relapsers (LR) recurred after 5 years. Demographics and outcomes were compared. Results: 1210 mRCC patients were identified; 903 (74.6%) with relapse within the first 5 years, 200 (16.5%) within >5-10 years, and 107 (8.8%) after 10 years (range 10-35 years). Baseline characteristics are presented in the Table. Overall response rates to targeted therapy were better in LR vs. ER (35% vs. 24%; p=0.009). LR patients had significant longer progression free- (10.7 vs. 8.5 months; log rank p=0.004) and overall survival (34.0 vs. 27.3 months; log rank p=0.003). Conclusions: One quarter of patients that eventually developed metastatic disease treated with targeted therapy relapsed over 5 years from initial diagnosis. The proportion of patients that relapse after five years is substantial. mRCC patients presenting with LR have more favorable prognostic features, treatment response, and overall survival. [Table: see text]
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».