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Enregistrement W2061326386 · doi:10.1111/ctr.12031

Living vs. deceased donor liver transplantation for hepatocellular carcinoma: a systematic review and meta‐analysis

2012· review· en· W2061326386 sur OpenAlexaff
Robert C. Grant, Lakhbir Sandhu, Peter R. Dixon, Paul D. Greig, David Grant, Ian D. McGilvray

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaMeta-analysisHazard ratioLiver transplantationConfidence intervalInternal medicineMilan criteriaLiving donor liver transplantationSystematic reviewTransplantationGastroenterologyOncologySurgeryMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimental studies suggest that the regenerating liver provides a "fertile field" for the growth of hepatocellular carcinoma (HCC). However, clinical studies report conflicting results comparing living donor liver transplantation (LDLT) and deceased donor liver transplantation (DDLT) for HCC. Thus, disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) were compared after LDLT and DDLT for HCC in a systematic review and meta-analysis. Twelve studies satisfied eligibility criteria for DFS, including 633 LDLT and 1232 DDLT. Twelve studies satisfied eligibility criteria for OS, including 637 LDLT and 1050 DDLT. Altogether, there were 16 unique studies; 1, 2, and 13 of these were rated as high, medium, and low quality, respectively. Studies were heterogeneous, non-randomized, and mostly retrospective. The combined hazard ratio was 1.59 (95% confidence interval [CI]: 1.02-2.49; I(2) = 50.07%) for DFS after LDLT vs. DDLT for HCC, and 0.97 (95% CI: 0.73-1.27; I(2) = 5.68%) for OS. This analysis provides evidence of lower DFS after LDLT compared with DDLT for HCC. Improved study design and reporting is required in future research to ascribe the observed difference in DFS to study bias or biological risk specifically associated with LDLT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,030
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,120 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations91
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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