本機能はOpen AI社のChatGPTを活用した試験的な機能であり、予告なく変更や終了する可能性があります。出力される文章の信頼性・妥当性は保証いたしかねますので、臨床現場での直接的な利用は避け、あくまで参考情報としてご利用ください。
BJU Int2023 Aug.
局所性腎細胞癌のpT3aアップステージと転帰を予測する機械学習アプローチ（UroCCR-15）
Machine-learning approach for prediction of pT3a upstaging and outcomes of localized renal cell carcinoma (UroCCR-15).
Boulenger de Hauteclocque A, Ferrer L, Ambrosetti D, Ricard S, Bigot P, Bensalah K, Henon F, Doumerc N, Méjean A, Verkarre V, Dariane C, Larré S, Champy C, de La Taille A, Bruyère F, Rouprêt M, Paparel P, Droupy S, Fontenil A, Patard JJ, Durand X, Waeckel T, Lang H, Lebâcle C, Guy L, Pignot G, Durand M, Long JA, Charles T, Xylinas E, Boissier R, Yacoub M, Colin T, Bernhard JC
AIによる要約
腎細胞がん患者のpT3aアップステージの影響と外科的アプローチの腫瘍学的安全性を評価し、機械学習ベースの予測モデルを開発した。UroCCR-15予測モデルは受信者動作特性曲線下面積が0.77で、pT3a腫瘍における腎部分切除術と根治的腎切除術の無病生存率と全生存率に差はなかった。
AIによるコメント
機械学習技術を用いたUroCCR-15予測モデルは、腎細胞がんのpT3aアップステージ評価と予後に有用であることが示された。しかし、予測モデルの精度や他の手法との比較については検討が必要である。また、腫瘍サイズが大きい場合でも、腎部分切除術は腫瘍学的転帰を損なわないことが示唆された。
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