Modified cancer TNM classification for localized renal cell carcinoma based on the prognostic analysis of 3748 cases from a single center
Notice bibliographique
Résumé
The optimal cutoff point for evaluating the prognosis of localized renal cell carcinoma (LRCC) remains unclear. This study aimed to verify the efficacy of tumor diameter in the 2010 American Joint Committee on Cancer (AJCC) TNM staging system and contribute to the modification of TNM staging on the prognosis of this disease. A total of 3748 patients with LRCC were enrolled and grouped according to the 2010 AJCC TNM staging system. COX analysis was used to stratify the prognosis. The optimal cutoff point of the tumor diameter in the T1 and T2 prognosis was explored. There were 3330 (88.9%) patients in stage T1 and 418 (11.1%) in stage T2. The cancer-specific mortality rate was 2.7% (100/3748). The mean follow-up was 49.8 months. A tumor diameter of 7 cm can determine the prognosis of patients at stages T1 and T2; however, 4.5 cm and 11 cm as the cutoff points for T1 and T2 sub-classification of patients with LRCC might show better recognition ability than 4 cm and 10 cm, respectively. The 2010 AJCC TNM stage can predict the prognosis of LRCC in stages T1 and T2. In addition, a tumor diameter of 4.5 cm and 11 cm might be the optimal cutoff points for the sub-classification of stages T1 and T2.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».