Prognostic impact of paraneoplastic syndromes on patients with non-metastatic renal cell carcinoma undergoing surgery: Results from Canadian Kidney Cancer information system
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The impact of paraneoplastic syndromes (PNS) on survival in patients with renal cell carcinoma (RCC) is uncertain. This study was conducted to analyze the association of PNS with recurrence and survival of patients with non-metastatic RCC undergoing nephrectomy. METHODS: The Canadian Kidney Cancer information system is a multi-institutional cohort of patients started in January 2011. Patients with nephrectomy for non-metastatic RCC were identified. PNS included anemia, polycythemia, hypercalcemia, and weight loss. Associations between PNS and recurrence or death were assessed using Kaplan-Meier curves and multivariable analysis. RESULTS: Of 4337 patients, 1314 (30.3%) had evidence of one or more PNS. Patients with PNS were older, had higher comorbidity, and had more advanced clinical and pathological tumor characteristics as compared to patients without PNS (all p<0.05). Kaplan-Meier five-year estimated recurrence-free survival (RFS), cancer-specific survival (CSS), and overall survival (OS) were significantly worse in patients with PNS (63.7%, 84.3%, and 79.6%, respectively, for patients with PNS vs. 73.9%, 90.8%, and 90.1%, respectively, for patients without PNS, all p<0.005). On univariable analysis, presence of PNS increased risk of recurrence (hazard ratio [HR] 1.67, 95% confidence interval [CI] 1.48-1.90, p<0.0001) and cancer-related death (HR 1.85, 95% CI 1.34-2.54, p=0.0002). Adjusting for known prognostic factors, PNS was not associated with recurrence or survival. CONCLUSIONS: In non-metastatic RCC patients undergoing surgery, presence of PNS is associated with older age, higher Charlson comorbidity index score, advanced tumor stage, and aggressive tumor histology. Following surgery, baseline PNS is not strongly independently associated with recurrence or death.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».