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Enregistrement W1965899317 · doi:10.1007/s00534-013-0618-y

Erratum to: Factors predicting survival after post‐transplant hepatocellular carcinoma recurrence

2013· erratum· en· W1965899317 sur OpenAlexaff
Christian Toso, Sonia Cader, Ariane Mentha‐Dugerdil, Glenda Meeberg, Pietro Majno, Isabelle Morard, Emiliano Giostra, Thierry Berney, Philippe Morel, Gilles Mentha, Norman M. Kneteman

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepato-Biliary-Pancreatic Sciences · 2013
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMilan criteriaHepatocellular carcinomaLiver transplantationMultivariate analysisInternal medicineOncologySurgeryTransplantationGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following erratum and correction were submitted by the authors and were approved for publication by the editor: We have recently worked further on our database of patients with post-transplant hepatocellular carcinoma (HCC) recurrence and have realized that a systematic error was made in the analysis conducted for our original publication. The error was linked to the calculation of post-recurrence survival, which was shorter than originally stated. Instead of the published median survival of 18.8 ± 6.8 months, the true survival was of 6.3 ± 1.2 months (with a mean of 10.6 ± 3.0 months). As a result, the appropriate Fig. b is as follows: In addition, the results of the multivariate analysis looking for factors predicting the chance of post-recurrence survival have changed. The time between transplant and recurrence is no longer significantly predicting post-recurrence survival. This observation contrasts with those reported in previous publications (Taketomi et al., Ann Surg Oncol 2010; Kornberg et al., Eur J Surg Oncol 2010; Shin et al., Liver Transpl 2010). The occurrence of a rejection during the first 6 months after transplantation remained with the trend as a predictor of post-recurrence survival [HR 7.84 (0.85–72.50), p = 0.07]. The inclusion within Milan criteria at the time of transplantation [HR 4.11 (1.30–13.00), p = 0.016] was a significant predictor.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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