Total tumor volume and alpha‐fetoprotein for selection of transplant candidates with hepatocellular carcinoma: A prospective validation
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The selection of liver transplantation (LT) candidates with hepatocellular carcinoma (HCC) is currently validated based on Milan criteria. The use of extended criteria has remained a matter of debate, mainly because of the absence of prospective validation. The present prospective study recruited patients according to the previously proposed total tumor volume (TTV; ≤115 cm(3) )/alpha-fetoprotein (AFP; ≤400 ng/mL) score. Patients with AFP >400 ng/mL were excluded, and, as such, the Milan group was modified to include only patients with AFP <400 ng/mL; these patients were compared to patients beyond Milan, but within TTV/AFP. From January 2007 to March 2013, 233 patients with HCC were listed for LT. Of them, 195 patients were within Milan and 38 beyond Milan, but within TTV/AFP. The average follow-up from listing was 33.9 ± 24.9 months. Risk of dropout was higher for patients beyond Milan, but within TTV/AFP (16 of 38; 42.1%), than for those within Milan (49 of 195 [25.1%]; P = 0.033). In parallel, intent-to-treat survival from listing was lower in patients beyond Milan (53.8% vs. 71.6% at 4 years; P < 0.001). After a median waiting time of 8 months, 166 patients were transplanted, 134 within Milan criteria, and 32 beyond Milan but within TTV/AFP. They demonstrated acceptable and similar recurrence rates (4.5% vs. 9.4%; P = 0.138) and post-transplant survivals (78.7% vs. 74.6% at 4 years; P = 0.932). CONCLUSION: Based on the present prospective study, HCC LT candidate selection could be expanded to the TTV (≤115 cm(3) )/AFP (≤400 ng/mL) criteria in centers with at least 8-month waiting time. An increased risk of dropout on the waiting list can be expected, but with equivalent and satisfactory post-transplant survival.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».