Magnitude of Change in Alpha-Fetoprotein in Response to Transarterial Chemoembolization Predicts Survival in Patients Undergoing Liver Transplantation for Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Downsizing strategies are often attempted for patients with hepatocellular carcinoma (hcc) before liver transplantation (lt). The objective of the present study was to determine clinical predictors of favourable survival outcomes after transarterial chemoembolization (tace) before lt for hcc outside the Milan criteria, so as to better select candidates for this strategy. METHODS: In this retrospective study, patients with hcc tumours either beyond Milan criteria (single lesion > 5 cm, 3 lesions with 1 or more > 3 cm) or at the upper limit of Milan criteria (single lesions between 4.1 cm and 5.0 cm), with a predicted waiting time of more than 3 months, received carboplatin-based tace treatments. Exclusion criteria for tace included Child-Pugh C cirrhosis or the presence of portal vein invasion or extrahepatic disease on imaging. Only patients without tumour progression after tace underwent lt. RESULTS: Of 160 hcc patients who received liver grafts between 1997 and 2010, 35 were treated with tace preoperatively. The median of the sum of tumour diameters was 6.7 cm (range: 4.8-8.5 cm), which decreased with tace to 5.0 cm (range: 3.3-7.0 cm) at transplantation (p < 0.0004). The percentage drop in alpha-fetoprotein (αfp) was a positive predictor (p = 0.0051) and the time from last tace treatment to transplantation was a negative predictor (p < 0.0001) for overall survival. CONCLUSIONS: The percentage drop in αfp and a shorter time from the final tace treatment to transplantation significantly predicted improved overall survival after lt for hcc downsized with tace. As a serum marker, αfp should be followed when tace is used as a strategy to stabilize or downsize hcc lesions before lt.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».