Surgery and Prognostic Factors of Patients With Epidural Spinal Cord Compression Caused by Hepatocellular Carcinoma Metastases
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Study Design. A retrospective study of 36 patients with metastatic hepatocellular carcinoma (HCC) of the mobile spine was performed by survival analysis. Objective. To discuss the factors that may affect outcomes of patients with HCC spinal metastases. Summary of Background Data. HCC is a rare tumor in Western countries. However, HCC is common in Far East (Taiwan, Korea, mainland China), where the hepatitis B virus is epidemic. As the mean survival time of patients with HCC has largely increased in recent years, it is now more common to encounter a patient with epidural spinal cord compression caused by HCC spinal metastases in clinic. Methods. The univariate and multivariate analyses of various clinical factors were performed to identify independent variables that could predict prognosis. The survival rate was estimated by the Kaplan-Meier method, and differences were analyzed by the log-rank test. Factors with P values of 0.1 or less were subjected to multivariate analysis for survival rate by multivariate Cox proportional hazards analysis. Results. A total of 36 patients with metastatic HCC of the mobile spine were included in the study. Age (≤45 yr/>45 yr), duration of preoperative symptoms (<6 mo/≥6 mo), preoperative Frankel score (A–C/D–E), Tomita score (5–7/8–10), and bisphosphonate treatment were suggested as the potential prognostic factors through univariate analysis. However, as they were submitted to the multivariate Cox regression model, only Tomita score was found as an independent prognostic factor. Conclusion. Tomita score no more than 7 is a favorable prognostic factor for HCC metastases in the mobile spine. Level of Evidence: 4 A total of 36 patients with spinal cord compression caused by hepatocellular carcinoma spinal metastases who received an operation in our department were identified. Five potential prognostic factors were identified through univariate analysis, whereas only Tomita score was identified as an independent prognostic factor for overall survival via multivariate analysis
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».