Identification of tumor size as the only factor associated with non-diagnostic biopsies in patients with small renal masses
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As greater numbers of small renal masses (SRMs) are discovered incidentally, renal tumor biopsy (RTB) is an increasingly recognized step for the management of these lesions, ideally for the prevention of surgical overtreatment for benign disease. While the diagnosis can often be obtained preoperatively by RTB, indeterminate results create greater difficulty for patients and clinicians. This study examines a series of RTBs, identifying the portion of these that were able to yield a diagnosis, and correlates patient factors, including RENAL and PADUA scoring, with the outcome of a non-diagnostic result. METHODS: Patients were identified as having undergone RTB at the Princess Margaret Cancer Centre in Ontario, Canada, between January 2000 and December 2009. Data was compiled from these 423 patients and analyzed using CART methodology to determine the level of association between various patient and tumor factors and the outcome of a non-diagnostic biopsy. Tumor size was further used to develop a classification tree to describe the prediction of a non-diagnostic biopsy. RESULTS: Of these 423 patients undergoing RTB, 66 (16%) resulted in a non-diagnostic biopsy. The only patient or tumor factor that was found to be associated with a non-diagnostic outcome was mass size, where small masses (<1.28 cm diameter) were found to have a 38% chance of being non-diagnostic, compared with a 13% chance in those tumors >1.28 cm diameter (86% accuracy, 95% confidence interval [CI] 0.82-0.89). CONCLUSIONS: When evaluating SRMs for diagnostic workup, mass size is the only tumor or patient characteristic associated with a non-diagnostic RTB.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».