Risk factors for hepatocellular carcinoma in a cohort infected with hepatitis B or C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The incidence of hepatocellular carcinoma (HCC) has increased in Australia in recent decades, a large and growing proportion of which occurs among a population chronically infected with hepatitis B virus (HBV) or hepatitis C virus (HCV). However, risk factors for HCC among these high-risk groups require further characterization. METHODS: We conducted a population-based cohort study using HBV and HCV cases notified to the New South Wales Health Department between 2000 and 2007. These were linked to cause of death data, HIV/AIDS notifications, and hospital records. Proportional hazards regression was used to identify significant risk factors for developing HCC. RESULTS: A total of 242 and 339 HCC cases were linked to HBV (n = 43 892) and HCV (n = 83 817) notifications, respectively. For both HBV and HCV groups, being male and increasing age were significantly associated with risk of HCC. Increasing comorbidity score indicated high risk, while living outside urban areas was associated with lower risk. Hazard ratios for males were two to three times those of females. For both HBV and HCV groups, cirrhosis, alcoholic liver disease, and the interaction between the two were associated with significantly and considerably elevated risk. CONCLUSION: This large population-based study confirms known risk factors for HCC. The association with older age highlights the potential impact of HBV and HCV screening of at-risk groups and early clinical assessment. Additional research is required to evaluate the impact of improving antiviral therapy on HCC risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».