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Enregistrement W3217071392 · doi:10.1148/radiol.2021204227

Active Surveillance of Renal Masses: The Role of Radiology

2021· review· en· W3217071392 sur OpenAlexaff
Nicola Schieda, Satheesh Krishna, Iván Pedrosa, Samuel D. Kaffenberger, Matthew S. Davenport, Stuart G. Silverman

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMount Sinai HospitalWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyMalignancyPercutaneousBiopsyCancerKidney cancerIntensive care medicinePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Active surveillance of renal masses, which includes serial imaging with the possibility of delayed treatment, has emerged as a viable alternative to immediate therapeutic intervention in selected patients. Active surveillance is supported by evidence that many benign masses are resected unnecessarily, and treatment of small cancers has not substantially reduced cancer-specific mortality. These data are a call to radiologists to improve the diagnosis of benign renal masses and differentiate cancers that are biologically aggressive (prompting treatment) from those that are indolent (allowing treatment deferral). Current evidence suggests that active surveillance results in comparable cancer-specific survival with a low risk of developing metastasis. Radiology is central in this. Imaging is used at the outset to estimate the probability of malignancy and degree of aggressiveness in malignant masses and to follow up masses for growth and morphologic change. Percutaneous biopsy is used to provide a more definitive histologic diagnosis and to guide treatment decisions, including whether active surveillance is appropriate. Emerging applications that may improve imaging assessment of renal masses include standardized assessment of cystic and solid masses and radiomic analysis. This article reviews the current and future role of radiology in the care of patients with renal masses undergoing active surveillance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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