A preoperative CT-based radiological score for predicting recurrence in papillary renal cell carcinoma: a multicenter validation study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aims to establish a radiological model derived from preoperative computed tomography (CT) to predict the likelihood of papillary renal cell carcinoma (PRCC) recurrence after surgical intervention. MATERIALS AND METHODS: A retrospective multicenter study initially enrolled 384 patients, with 266 eligible for analysis from four centers following partial nephrectomy or radical resection for PRCC. Twelve distinct categories of CT features were evaluated. To assess reproducibility, interobserver variability in radiological assessment was evaluated. A Cox proportional hazards model was employed to identify significant radiological predictors and construct a risk score system. The model's performance was evaluated through Harrell's Concordance Index (C-index), and its effectiveness was compared with that of several histopathologic prognostic systems. RESULTS: A total of 266 patients were included, comprising a training dataset from one center (n = 152) and an external validation dataset from three other centers (n = 114). Inter-reader agreement was moderate to excellent for the radiological parameters (k = 0.43-0.94). Tumor margin regularity and regional lymph node size on CT scans were found to be independently associated with tumor recurrence (subdistribution hazard ratios ranging from 5.34 to 28.11; p-values ranging from < 0.001 to 0.028) and were incorporated into the predictive model. The model demonstrated superior predictive accuracy for tumor recurrence in the validation set compared to existing prognostic systems (C-index: 0.95 vs. 0.74-0.92; p-values ranging from < 0.001 to 0.08). CONCLUSION: A radiological score that combines tumor margin regularity and regional lymph node size predicts PRCC recurrence, demonstrating superior performance compared to existing prognostic systems. CRITICAL RELEVANCE STATEMENT: This CT-based scoring system outperforms existing models in prognostic accuracy, aiding clinicians in personalized risk stratification and optimizing treatment decisions for patients. KEY POINTS: The preoperative CT features are associated with the prognosis of papillary renal cell carcinoma (PRCC). Tumor irregularity and lymph node size on CT scans independently predict the postoperative recurrence of PRCC. A CT scoring system that incorporates these two features demonstrates superior prognostic accuracy compared to existing models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».