Small Renal Masses With Tumor Size 0 to 2 cm: A SEER-Based Study and Validation of NCCN Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology for Kidney Cancer recommend active surveillance as an option for initial management of T1a 0- to 2-cm renal lesions, in addition to partial nephrectomy, radical nephrectomy, and focal ablation. However, contemporary data regarding the distribution of patient and renal cell carcinoma characteristics within this special patient group are scarce. METHODS: Within the SEER database (2002-2016), 13,364 patients with T1aNanyMany 0- to 2-cm renal lesions treated with nephrectomy were identified. Data were tabulated according to histologic subtype, Fuhrman grade (FG1-2 vs FG3-4), age category, and sex. In addition, rates of synchronous metastases were quantified. RESULTS: Overall, clear-cell (69.3%), papillary (21.4%), chromophobe (6.9%), multilocular cystic (2.0%), sarcomatoid dedifferentiation (0.2%), and collecting-duct histologic subtypes (0.2%) were identified. Advanced age was associated with a lower rate of FG1-2 clear cell histologic subtype (70.8%-50.3%) but higher rates of FG1-2 papillary (11.1%-23.9%) and chromophobe histologic subtypes (6.2%-8.5%). Overall, 14.5% individuals harbored FG3-4 clear cell (9.8%) or FG3-4 papillary histologic subtypes (4.8%), and both were more prevalent in men. FG3-4 clear-cell and FG3-4 papillary histologic subtypes increased with age, more so in women than in men. The overall rate of synchronous metastases was 0.4% and ranged from 0 in the multilocular cystic subtype to 0.9% in the FG3-4 papillary histologic subtype, respectively, except for 13.8% in the sarcomatoid dedifferentiation histologic subtype. CONCLUSIONS: Most T1a 0- to 2-cm renal cell carcinoma represents the low-grade clear-cell or low-grade papillary histologic subtype, with an FG3-4 minority. Even in patients with the FG3-4 histologic subtype, rates of synchronous metastases are virtually zero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».