Is there a minimum percentage of sarcomatoid component required to affect outcomes of localised renal cell carcinoma?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate and compare the outcomes of patients with localised renal cell carcinoma (RCC) with and without sarcomatoid features and the impact of this on cancer recurrence and survival. MATERIAL AND METHODS: The Canadian Kidney Cancer information system database was used to identify patients diagnosed with localised RCC between January 2011 and December 2022. Patients with pT1-T3, n Nx-N0N1, M0 stage and documented sarcomatoid status were included. Patients with sarcomatoid RCC were categorised according to the sarcomatoid component percentage (%Sarc). Inverse probability of treatment weighting scores were used to balance the groups. Cox proportional hazards models were used to assess the impact of sarcomatoid status and %Sarc on recurrence-free and overall survival. RESULTS: A total of 6660 patients (201 with and 6459 without sarcomatoid features) with non-metastatic RCC were included. %Sarc data were available in 155 patients, and the median value was 10%. The weighted analysis revealed that the presence of sarcomatoid features was associated with an increased risk of developing metastasis and increased risk of mortality compared to absence of sarcomatoid features. A %Sarc value >10 was associated with an increased risk of developing metastasis and of mortality compared to a %Sarc value ≤10. CONCLUSIONS: Patients with a %Sarc >10 have an increased risk of recurrence and mortality. These patients may benefit from a more stringent follow-up and %Sarc could represent an important criterion in the risk assessment for adjuvant therapy.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».