Kidney Cancer Screening and Epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of renal cell carcinoma (RCC) has risen worldwide over the past few decades, and this has been associated with a stage shift. Survival outcomes of RCC depend largely on the stage at diagnosis. Although overall mortality has stabilized or declined in most countries, survival remains poor in late-stage disease, suggesting early detection may improve overall survival outcomes. A number of potential candidate screening tools have been considered (including urinary dipstick, blood- and urine-based biomarkers, ultrasound, and computed tomography [CT]), though it may be that a combination of these approaches may be optimal. Ultimately, the sensitivity and specificity of the chosen screening tool will determine the rate of false positives and false negatives, which must be minimized. One of the key challenges is the relatively low prevalence of the disease, which might be overcome by performing risk-stratified screening or screening for more than one condition (such as combined lung and kidney cancer screening). Both approaches have been shown to be acceptable to the general public, and they may maximize the efficiency of screening while reducing harms. Indeed, quantifying benefits and harms of screening is key (including the impact on overdiagnosis and quality of life). Whether screening for RCC will lead to a stage shift and the impact on survival are the decisive missing pieces of information that will determine whether the screening program might be adopted into clinical practice (along with feasibility, acceptability, and cost-effectiveness).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».