Partial Nephrectomy for T1b/T2 Renal Mass
Notice bibliographique
Résumé
The aim of our study was to show our short-term experience in managing large renal masses (cT1b/T2) through partial nephrectomy (PN) over the last 3 years. Retrospective data collection for all patients managed by PN for renal masses larger than 4 cm over the last 3 years. Epidemiological data were collected. Surgical data including surgical and ischemic times as well as intra and postoperative complications were collected. Pre- and postoperative estimated glomerular filtration rate (eGFR) data were collected and correlated as well as postoperative complications and recurrence. We could identify 47 patients managed by PN for radiologically confirmed >4 cm renal masses. The mean age of the patients was 55.7 ± 13.4, including 29 males and 18 females. Masses were T1b and T2 in 40 and 7 patients, respectively. The mean tumor size was 6.2 ± 1.5 cm. Using renal nephrometry score; 8, 28, and 11 had low, moderate, and high complexity, respectively. Renal cell carcinoma (RCC) was identified in 42 patients. Five patients out of 42 cancerous cases (12%) had pathological T3 RCC. The mean preoperative and postoperative eGFR were 89.09 ± 12.41 and 88.50 ± 10.50, respectively (P 0.2). The median follow-up was 14 months and within that short time, no patient had evidence for cancer recurrence. PN for large renal masses is safe in experienced hands and should be attempted in a higher percentage of patients, regardless of the tumor complexity. No cancer recurrence or deterioration of renal function was observed within our short-term follow-up.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».