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Enregistrement W4409631331 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5967

Abstract 5967: Real-world outcomes of renal cell carcinoma and intracranial metastatic disease

2025· article· en· W4409631331 sur OpenAlexaffabout
Madison Sherman, Karim Hafazalla, Arjun Sahgal, Georg A. Bjarnason, Sunit Das

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal cell carcinomaMedicineDiseaseInternal medicineOncologyCancerIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Intracranial metastatic disease (IMD) is a serious complication of renal cell carcinoma (RCC). However, large-scale data on its clinical characteristics, survival outcomes, and treatment strategies are limited, especially at the population level. Objective: To examine the clinical features, survival outcomes, and treatment patterns of RCC patients with IMD in Ontario, Canada, and provide insights to optimize patient management. Methods: This population-based retrospective cohort study included RCC patients diagnosed between 2010 and 2019 in Ontario. Demographics, treatments, and survival data were obtained from provincial healthcare records. Kaplan-Meier and Cox regression analyses assessed overall survival (OS). Propensity score matching (PSM) was used to compare survival outcomes between treatment groups. Results: Among 13,353 RCC patients (mean age: 62 years), 4.6% developed IMD (71% metachronous, 29% synchronous), with a median time to IMD of 8.3 months [Interquartile Range: 1.3, 25.6]. Median OS was significantly shorter for patients with IMD (20.9 months) versus those without IMD (125.4 months; p < 0.001). Synchronous IMD (HR: 2.58) was linked to worse OS. Those without metastases at diagnosis had the longest OS (127.0 months), compared to patients with extracranial metastases alone (13.6 months; HR: 6.89) or synchronous IMD (4.8 months; HR: 14.71). Patients with stage 4 disease at diagnosis who developed metachronous IMD had better OS than those who never developed IMD (17.7 vs. 12.0 months). In patients with IMD, systemic therapy was associated with improved survival (HR: 0.47). Stereotactic radiosurgery (SRS) and/or neurosurgery was associated with improved survival, compared to whole-brain radiotherapy (WBRT) or no IMD-directed treatment (HR: 0.47). Propensity-matched analyses showed that receipt of SRS/neurosurgery was associated with improved OS, compared to WBRT or no IMD-directed treatment (25.9 vs. 13.1 months; HR: 0.55). Conclusion: This study provides large-scale, population-based insights into the impact of IMD in RCC. Our findings show that SRS/neurosurgery is protective in all subgroups of RCC patients with IMD, informing clinical decision-making and offering valuable guidance for optimizing patient outcomes and resource allocation. Additionally, these findings highlight the need for routine brain imaging in RCC to enable early detection and improve management strategies. Citation Format: Madison Sherman, Karim Hafazalla, Arjun Sahgal, Georg Bjarnason, Sunit Das. Real-world outcomes of renal cell carcinoma and intracranial metastatic disease [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5967.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,871

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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