Risk prediction of hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis: The ADRESS‐HCC risk model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All patients with cirrhosis are at risk of developing hepatocellular carcinoma (HCC). This risk is not uniform because other patient-related factors influence the risk of HCC. The objective of the current study was to develop an HCC risk prediction model to estimate the 1-year probability of HCC to assist with patient counseling. METHODS: Between 2002 and 2011, a cohort of 34,932 patients with cirrhosis was identified from a national liver transplantation waitlist database from the United States. Cox proportional hazards regression methods were used to develop and validate a risk prediction model for incident HCC. In the validation cohort, discrimination and calibration of the model was examined. External validation was conducted using patients with cirrhosis who were enrolled in the Hepatitis C Antiviral Long-term Treatment against Cirrhosis (HALT-C) study. RESULTS: HCC developed in 1960 patients (5.6%) during a median follow-up of 1.3 years (interquartile range, 0.47 years-2.83 years). Six baseline clinical variables, including age, diabetes, race, etiology of cirrhosis, sex, and severity (ADRESS) of liver dysfunction were independently associated with HCC and were used to develop the ADRESS-HCC risk model. C-indices in the derivation and internal validation cohorts were 0.704 and 0.691, respectively. In the validation cohort, the predicted cumulative incidence of HCC by the ADRESS-HCC model closely matched the observed data. In patients with cirrhosis in the HALT-C cohort, the model stratified patients correctly according to the risk of developing HCC within 5 years. CONCLUSIONS: The ADRESS-HCC risk model is a useful tool for predicting the 1-year risk of HCC among patients with cirrhosis.
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.
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 découle