Sites of metastasis and survival in metastatic renal cell carcinoma (mRCC): Results from the International mRCC Database Consortium (IMDC).
Notice bibliographique
Résumé
642 Background: Across a variety of malignancies, sites of metastatic involvement are known to be associated with differences in survival. We sought to characterize the frequency and survival of patients with different sites of metastases in mRCC. Methods: Patients with mRCC starting treatment between 2002-2019 were identified and sites of metastatic involvement at time of systemic therapy initiation were documented. The primary outcomes of interest were prevalence of metastatic site involvement and overall survival (OS). Multivariable Cox regression models were performed to adjust for imbalances in IMDC risk factors. Results: A total of 10,320 patients were included. Median age at diagnosis was 60, 73% were male, 87% had clear-cell histology and 80% underwent nephrectomy. The most common sites of metastases were: lung (71%), lymph nodes (49%), bone (36%), liver (21%), adrenal (9%), brain (9%), pancreas (5%), pleura (4%) and thyroid (0.6%). Survival by metastatic site and adjusted hazard ratios are presented in Table. Conclusions: Metastases to endocrine organs (pancreas, thyroid, adrenal) are infrequent but are associated with the longest median OS, whereas bone, liver, pleura and brain metastases are associated with median OS < 18 months. These benchmark values are useful for patient counseling and study design. Sites of metastatic involvement may reflect differences in underlying disease biology, and further work to investigate differences in immune, molecular and genetic profiles between metastatic sites is encouraged.[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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».