Predicting cancer-control outcomes in patients with renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Several novel treatment modalities have been introduced for patients across all renal cell carcinoma stages. Observation or a variety of minimally invasive approaches can be applied to small renal masses. Conversely, aggressive loco-regional resections may be performed for locally advanced disease. Cytoreductive partial nephrectomy has become an alternative to radical nephrectomy. Finally, targeted therapies improve cancer control in unresectable or metastatic renal cell carcinoma. The variety of modes and stages at presentation and the number of treatment options may render medical decision-making highly complex. Various prognostic models and nomograms can assist with treatment decision-making in patients with renal cell carcinoma. RECENT FINDINGS: The multivariable risk-factor approach to renal cell carcinoma-specific mortality has been pioneered. In 1999 was proposed a multivariate model for prediction of individual survival in patients with metastatic renal cell carcinoma. Since then several prenephrectomy and postnephrectomy models have been developed. These models can be distinguished according to their target populations, discriminant properties (accuracy of predictions) and confirmed validity within independent cohorts. SUMMARY: We give a comparative outline of these model characteristics within existing tools. Our work provides the clinician with a complete list of such tools, including comparisons of their relative advantages and disadvantages.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».