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Enregistrement W4410572321 · doi:10.1002/pbc.31774

Contemporary Biology, Management, and Outcomes of Renal Medullary Carcinoma in Children and Adults: A Pediatric Surgical Oncology Research Collaborative Study

2025· article· en· W4410572321 sur OpenAlexaff
Catherine B Beckhorn, Marcus M. Malek, Harold N. Lovvorn, Harold J. Leraas, Katlyn G. McKay, Nelly‐Ange T. Kontchou, Zachary J. Kastenberg, David Hoyt, Jonathan P. Roach, Emily K. Myers, Nicholas G. Cost, Bhargava Mullapudi, Charles R. Marchese, Amanda Jensen, Timothy B. Lautz, Michela Carter, Roshni Dasgupta, John Lundstedt, Joseph G. Brungardt, Lindsay J. Talbot, Andrew M. Davidoff, Andrew J. Murphy, Jennifer H. Aldrink, Sara A. Mansfield, Nelson Piché, Dave R. Lal, Brian T. Craig, Jennifer M Schuh, Barrett P. Cromeens, Sindhu V. Mannava, Shannon L. Castle, Adriana López, Kathryn Bandeira de Mello, Joshua Short, Robin T. Petroze, Shay Rajaval, Grace R. Thompson, Peter Mattei, David H. Rothstein, Elizabeth Fialkowski, Kathryn L. Fowler, Nathan Martchenke, Barrie S. Rich, Richard D. Glick, Erin G. Brown, Kathleen Doyle, Hannah Rinehardt, Natashia M. Seemann, Jacob B. Davidson, Claire A. Wilson, Hau D. Le, Devashish Joshi, Michael Stellon, Tamer A. Ahmed, Alexandra Dimmer, Erika A. Newman, Maya M. Hammoud, Keyonna M Williams, Christa N. Grant, Merit Gorgy, Stephanie F. Polites, Julia Debertin, Danielle B. Cameron, Alyssa Stetson, Eugene S. Kim, William G. Lee, Aaron Barkhordar, Mary T. Austin, Brian A. Coakley, Anastasia M Kahan, Joseph T. Murphy, Michael Pitonak, Chloé Boehmer, Elisabeth T. Tracy

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrectomyRenal cell carcinomaSickle cell traitInternal medicineOncologyRetrospective cohort studyProportional hazards modelDiseaseSurgeryKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Renal medullary carcinoma (RMC) is an aggressive tumor associated with sickle cell trait. Despite treatment advances for other rare renal tumors, RMC survival remains poor. We aimed to describe the contemporary management and survival of children and adults with RMC. PROCEDURE: In this multicenter retrospective cohort study, Pediatric Surgical Oncology Research Collaborative sites searched their databases for patients diagnosed with RMC (2000-2022). Descriptive statistics were calculated and survival analyses performed using Kaplan-Meier and Cox regression. RESULTS: Thirty-four patients with RMC were identified. Median age was 19 years (IQR: 15-28; range: 7-52). Most were male (24/34; 71%), Black (27/32; 84%), had sickle cell trait or disease (30/33; 91%), presented with metastatic disease (27/34; 79%), and were symptomatic at presentation (32/34; 94%). Median overall survival (OS) was 24 months from diagnosis (16 months for children, 28 months for adults, p = 0.6). Receipt of platinum-based chemotherapy (23/34; 68%) was associated with significantly higher OS than other regimens (35 vs. 5 months, p < 0.001). Nephrectomy (24/34; 71%) was associated with significantly improved OS compared with non-operative management (34 vs. 7 months, p = 0.001). Immunotherapy, targeted therapy, or radiation therapy were not associated with significant differences in OS, nor were age, sex, race, sickle cell status, SMARCB1/INI-1, stage, nephrectomy approach, retroperitoneal lymph node dissection, gross residual disease, margins, or tumor size. CONCLUSIONS: RMC survival remains poor despite newer therapies. Nephrectomy and platinum-based chemotherapy should be considered in locally advanced and metastatic disease. Coordinated international cooperative group studies are needed to meaningfully improve RMC survival.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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