Factors predicting survival after post‐transplant hepatocellular carcinoma recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although factors associated with an increased risk of recurrence after liver transplantation for hepatocellular carcinoma (HCC) have been extensively studied, the history of patients with a post-transplant recurrence is poorly known. METHODS: Patients experiencing a post-transplant HCC recurrence from 1996 to 2011 in two transplant programs were included. Demographic, transplant, and post-recurrence variables were assessed. RESULTS: Thirty patients experienced an HCC recurrence-22 men and 8 women with a mean age of 55 ± 6 years. Sixteen (53 %) were outside the Milan criteria at the time of transplantation. Most recurrences (60 %) appeared within the first 18 months after transplantation, ranging between 1.7 and 109 months (median 14.2 months). Mean post-recurrence survival was 33 ± 31 months. On univariate analysis, total tumor volume (TTV; p = 0.047), microvascular invasion (p = 0.011), and time from transplant to recurrence (p = 0.001) predicted post-recurrence survival. On multivariate analysis, both time from transplant to recurrence (p = 0.001) and history of rejection (p = 0.043), but not the location of the recurrence or the type of recurrence treatment, predicted post-recurrence survival. CONCLUSION: This study suggests that patients with early post-transplant HCC recurrence have worse outcomes. Those with a history of graft rejection have better survivals, possibly due to more active anti-cancer immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».