Robotic partial nephrectomy versus radical nephrectomy in elderly patients with large renal masses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent evidence suggests that the "oldest old" patients might benefit of partial nephrectomy (PN), but decision-making for this subset of patients is still controversial. Aim of this study is to compare outcomes of robotic partial (RPN) or radical nephrectomy (RRN) for large renal masses in patients older than 65 years. METHODS: We identified 417≥65 years old patients who underwent RRN or RPN for cT1b or ≥cT2 renal mass at 17 high volume centers. Propensity score match analysis was performed adjusting for age, ASA≥3, pre-operative eGFR, and clinical tumor size. Predictors of complications, functional and oncological outcomes were evaluated in multivariable logistic and Cox regression models. RESULTS: After propensity score analysis, 73 patients in the RPN group were matched with 74 in the RRN group. R.E.N.A.L. Score (9.6±1.7 vs. 8.6±1.7; P<0.001), and high complexity (56 vs. 15%; P=0.001) were higher in the RRN. Estimated blood loss was higher in the RPN group (200 vs. 100 mL; P<0.001). RPN showed higher rate of overall complications (38 vs. 23%; P=0.05), but not major complications (P=0.678). At last follow-up, RPN group showed better functional outcomes both in eGFR (55.4±22.6 vs. 45.7±15.7 mL/min; P=0.016) and lower eGFR variation (9.7 vs. 23.0 mL/min; P<0.001). The procedure type was not associated with recurrence free survival (RFS) (HR: 0.47; P=0.152) and overall mortality (OM) (0.22; P=0.084). CONCLUSIONS: RPN in elderly patients with large renal masses provides acceptable surgical, and oncological outcomes allowing better functional preservation relative to RRN. The decision to undergo RPN in this subset of patients should be tailored on a case by case basis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».