Factors Associated with Early Recurrence after Resection for Hepatocellular Carcinoma and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early recurrence (ER) (<1 year) after liver resection is one of the most important factors that impact the prognosis of patients with hepatocellular carcinoma (HCC). We sought to determine factors associated with ER of HCC and examine the outcomes thereafter. STUDY DESIGN: From March 2001 to June 2003, 56 patients underwent hepatic resection for HCC at University of Toronto and were prospectively followed with median followup of 24 months. Patients with ER were compared with those who remained disease free for more than 1 year. Patient characteristics, tumor stage, and operative procedures were evaluated for their prognostic significance by univariate and multivariable analysis. Time to recurrence and time to death were analyzed using Kaplan-Meier survival curves and compared using log-rank analysis. RESULTS: The initial procedure in all patients was surgical hepatectomy. ER occurred in 21 patients (38%), 31 (55%) remained disease free for more than 1 year, and 4 (7%) were omitted from evaluation because of early (<30 days) death. Median survival after initial hepatic resection for those with ER was 27 months, and 2-year survival was 54%. There were no deaths in the group that remained disease free for more than 1 year (100% 2-year survival, p < 0.05). By multivariate analysis, vascular invasion and positive microscopic margins were significant predictors when all 4 variables were considered in the model (p < 0.05). After ER, 11 of 21 patients (52%) underwent additional therapy with significant improvement in median survival (33 months) compared with those not eligible for conventional therapy (18 months, p = 0.05). CONCLUSIONS: ER after liver resection for HCC is the leading cause of death during the first 2 years after potentially curative resection. ER will develop in approximately 75% of patients with either vascular invasion or positive margins. For patients with these predictive factors additional treatment might be advised.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».