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Enregistrement W4211212023 · doi:10.23736/s2724-6051.22.04680-8

Partial vs. radical nephrectomy in non-metastatic pT3a kidney cancer patients: a population-based study

2022· article· en· W4211212023 sur OpenAlexaff
Angela Pecoraro, Daniele Amparore, Matteo Manfredi, Federico Piramide, Enrico Checcucci, Zhe Tian, D. Peretti, Cristian Fiori, Pierre I. Karakiewicz, Francesco Porpiglia

Notice bibliographique

RevueMinerva Urology and Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNephrectomyMedicinePropensity score matchingUrologyUrothelial cancerPopulationIncidence (geometry)Cumulative incidenceKidney cancerInternal medicineSurgeryCancerKidneyBladder cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to test for differences in cancer specific mortality (CSM) rates between radical nephrectomy (RN) and partial nephrectomy (PN) in pT3a nmRCC patients. METHODS: Within the surveillance, epidemiology, and end results database (2005-2016), 13,177 pT3a patients treated with either PN or RN were identified. Before and after 1:2 ratio propensity score (PS)-match between PN and RN patients, cumulative incidence plot and competing risks regression (CRR) were used to test differences in CSM and other cause mortality (OCM) rates. RESULTS: Relative to PN (N.=1615, 22.5%), RN patients harbored higher tumor size (72 vs. 38 mm; >70 mm 51 vs.10%), of more aggressive histology, collecting duct (0.4 vs. 0.2%) and sarcomatoid (2.3 vs.0.8%), of higher grade (51.0 vs. 37.5%). After PS-matching and OCM adjustment, 5-year CSM was 3-fold higher after RN than PN (P<0.01). Similarly, after PS matching and CSM adjustment, also 5-year OCM rates were higher after RN (HR: 1.59, P=0.0003). CONCLUSIONS: PN does not appear to compromise the oncological outcomes in patients with pT3a or high-grade renal masses when compared with RN. Therefore, these concerns should not deter a surgeon from attempting PN when otherwise technically feasible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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