An Evidence‐Based Multidisciplinary Approach to the Management of Hepatocellular Carcinoma (HCC): The Alberta HCC Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of only a few malignancies with an increasing incidence in North America. Because the vast majority of HCCs occur in the setting of a cirrhotic liver, management of this malignancy is best performed in a multidisciplinary group that recognizes the importance of liver function, as well as patient and tumour characteristics. The Barcelona Clinic Liver Cancer (BCLC) staging system is preferred for HCC because it incorporates the tumour characteristics (ie, tumour-node-metastasis stage), the patient's performance status and liver function according to the Child-Turcotte-Pugh classification, and then links the BCLC stage to recommended therapeutic interventions. However, the BCLC algorithm does not recognize the potential role of radiofrequency ablation for very early stage HCC, the expanding role of liver transplantation in the management of HCC, the role of transarterial chemoembolization in single large tumours, the potential role of transarterial radioembolization with 90Yttrium and the limited evidence for using sorafenib in Child- Turcotte-Pugh class B cirrhotic patients. The current review article presents an evidence-based approach to the multidisciplinary management of HCC along with a new algorithm for the management of HCC that incorporates the BCLC staging system and the authors' local selection criteria for resection, ablative techniques, liver transplantation, transarterial chemoembolization, transarterial radioembolization and sorafenib in Alberta.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».