Prognostic Role of Pre-Treatment Serum AFP-L3% in Hepatocellular Carcinoma: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serum lens culinaris agglutinin-reactive fraction of α-fetoprotein (AFP-L3%) has been widely used for HCC diagnosis and follow-up surveillance as tumor serologic marker. However, the prognostic value of high pre-treatment serum AFP-L3% in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) remains controversial. We therefore conduct a meta-analysis to assess the relationship between high pre-treatment serum AFP-L3% and clinical outcome of HCC. METHODS: Eligible studies were identified through systematic literature searches. A meta-analysis of fifteen studies (4,465 patients) was carried out to evaluate the association between high pre-treatment serum AFP-L3% and overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) in HCC patients. Sensitivity and subgroup analyses were also conducted in this meta-analysis. RESULTS: Our analysis results showed that high pre-treatment serum AFP-L3% implied poor OS (HR: 1.65, 95%CI: 1.45-1.89 p<0.00001) and DFS (HR: 1.80, 95% CI: 1.49-2.17 p<0.00001) of HCC. Subgroup analysis revealed that there was association between pre-treatment serum AFP-L3% and endpoint (OS and DFS) in low AFP concentration HCC patients (HR: 1.96, 95% CI: 1.24-3.10, p = 0.004; HR: 2.53, 95% CI: 1.09-5.89, p = 0.03, respectively). CONCLUSION: The current evidence suggests that high pre-treatment serum AFP-L3% levels indicated a poor prognosis for patients with HCC and AFP-L3% may have significant prognostic value in HCC patients with low AFP concentration.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».