Can incomplete metastasectomy impact renal cell carcinoma outcomes? A propensity score matching analysis from a prospective multicenter collaboration
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the role of incomplete metastasectomy (IM) for patients with metastatic renal cell carcinoma (mRCC) on overall survival (OS) and time to introduction of first-line systemic therapy. Methodology: Patients diagnosed with mRCC between Jan 2011 and Apr 2019 in 16 centers were selected from the Canadian Kidney Cancer information system database. We included mRCC patients who had prior nephrectomy and had received an IM (resection of at least 1 metastasis) or no metastasectomy (NM). A propensity score matching was performed to minimize selection bias. Cox proportional hazards analysis was used to assess the impact of the metastasectomy while adjusting for potential confounders. OS was assessed by Kaplan-Meier analysis. Results: A total of 138 patients with mRCC underwent IM, while 1221 patients did not. On multivariate analysis, IM did not improve OS (hazard ratio [HR] 0.96, 95% CI 0.63 to 1.45, P = 0.836) However, subgroup analyses revealed IM improved OS compared with NM when lungs were the only site involved (median time to OS not reached versus 66 months, respectively; P = 0.014). Additionally, lung metastasectomy delayed the systemic therapy compared with NM (median 41 and 13 months, respectively, P = 0.014). IM of endocrine organs (thyroid, pancreas, adrenals) or bone metastases did not impact OS. Conclusion: The role of IM for mRCC is limited. Incomplete resection of lung metastases was associated with improved OS and delayed time to introduction of systemic therapy when lungs were the sole location of metastatic disease. Despite case-matching, unknown unadjusted confounders may explain the relationship between IM and survival in this analysis.
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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 | 0,020 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».