Prognostic indicators in hepatocellular carcinoma: a systematic review of 72 studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there are many studies of the predictors of death in hepatocellular carcinoma (HCC), most combine patients with and without cirrhosis and many combine those with compensated and decompensated cirrhosis. OBJECTIVE: To perform a systematic review of the literature evaluating the predictors of death in patients with cirrhosis and HCC and to evaluate whether the predictors differ between patients with compensated and decompensated cirrhosis. INCLUSION CRITERIA: (i) publication in English, (ii) adult patients, (c) >80% of the patients had cirrhosis, (iv) follow-up >6 months and (v) multivariable analysis. Quality was based on the accepted quality criteria for prognostic studies. RESULTS: Of the 1106 references obtained, 947 were excluded because they did not meet the inclusion criteria. A total of 23 968 patients were included in 72 studies (median, 177/study); 77% male, median age 64, 55% Child-Pugh class A. The most robust predictors of death were portal vein thrombosis, tumour size, alpha-foetoprotein and Child-Pugh class. Sensitivity analysis using only 15 'good' studies and 22 studies in which all patients had cirrhosis yielded the same variables. In the studies including mostly compensated or decompensated patients, the predictors were both liver and tumour related. However, these studies were few and the results were not robust. CONCLUSIONS: This systematic review of 72 studies shows that the most robust predictors of death in patients with cirrhosis and HCC are tumour related and liver related. Future prognostic studies should include these predictors and should be performed in specific patient populations to determine whether specific prognostic indicators are more relevant at different stages of cirrhosis.
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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 | 0,009 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».