Three‐dimensional tumor volume and serum alpha‐fetoprotein are predictors of hepatocellular carcinoma recurrence after liver transplantation: refined selection criteria
Notice bibliographique
Résumé
Total tumor volume (TTV), as a better predictor of hepatocellular carcinoma (HCC) recurrence after liver transplant, has been explored by our center. Some tumors are not typically spherical but rather ellipsoid or spheroid, and calculating their TTV based on one dimension only may overestimate their volume and exclude them from candidacy for transplantation. Our aim was to study the actual tumor volume (ATV) calculated using the ellipsoid formula and assess its impact on recurrence. HCC patients transplanted between 1990 and 2010 at University of Alberta Hospital were analyzed. Tumor volumes were calculated using both formulas: [(4/3) πr(3)] (r = max. radius) and [(4/3) πabc] (a, b, c = the 3 radiuses). A total of 115 patients were included with a mean follow-up of 4.99 ± 4.23 yr. Five-yr recurrence-free survival was 79.8%. Univariate analysis for predictors of recurrence included: maximum tumor diameter, ATV, TTV, and alpha-fetoprotein (AFP) ≥ 400 ng/mL. Multivariate analysis showed that ATV and AFP ≥ 400 ng/mL were the only predictors of recurrence. Combining both variables provides better predication of recurrence with accuracy that exceeds 80%. Three-dimensional calculation of tumor volume is of critical importance for the group of patients with ellipsoid tumors where volumes are overestimated with the spherical formula and could lead to inappropriate exclusion from transplant.
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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 | 0,001 | 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 ».