Serum vascular endothelial growth factor level in patients with hepatocellular carcinoma undergoing liver transplantation: experience of a single Western center.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The strongest predictor of tumor relapse after liver transplantation for hepatocellular carcinoma (HCC) is vascular invasion, appreciated only on explant analysis. High serum level of vascular endothelial growth factor (VEGF) is associated with worse outcomes after resection or locoregional therapies but its role in liver transplantation remains undefined. OBJECTIVE: We report the first western prospective study exploring serum VEGF in HCC liver transplant patients, correlating pre-operative serum VEGF with poor prognostic histologic features during explant analysis. METHODS: Between May 2008, and June 2010, 75 HCC patients underwent liver transplantation at our institution. Serum VEGF was measured every 3 months until liver transplantation and correlated with histopathologic findings on explant. RESULTS: There was no significant correlation between pre-transplant serum VEGF levels and tumor burden (median 31.0 pg/mL vs. 42.5 pg/mL, p=0.33, for tumors within and beyond the Milan criteria, respectively). Pre-transplant VEGF levels were higher in poorly differentiated tumors compared to well to moderately differentiated tumors, but not statistically significant (median 49.0 pg/mL vs. 31.0 pg/mL, p=0.26). Pre-transplant VEGF did not correlate with vascular invasion (median 37.0 pg/mL vs. 31.0 pg/mL, p=0.35, in the presence and absence of vascular invasion, respectively). CONCLUSION: Pre-operative serum VEGF fails to predict unfavorable histologic HCC features in patients undergoing liver transplantation. Role of serum VEGF in liver transplant HCC patients remains unclear.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».