Liver Transplantation for Hepatocellular Carcinoma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze patient and tumor characteristics that influence patient survival to select patients who would most benefit from liver transplantation. SUMMARY BACKGROUND DATA: The selection of patients with hepatocellular carcinoma (HCC) for liver transplantation remains controversial. METHODS: One hundred twelve patients with nonfibrolamellar HCC who underwent a liver transplant from 1985 to 2000 were reviewed. Survival was calculated using the Kaplan-Meier method, with differences in outcome assessed using the log-rank procedure. Multivariate analysis was then performed using a Cox regression model. RESULTS: Overall patient survival rates were 78%, 63%, and 57% at 1, 3, and 5 years, respectively. Patients infected with the hepatitis B virus had a worse 5-year survival than those who were not (43% vs. 64%), with most deaths being attributed to recurrent hepatitis B. However, patients with hepatitis B virus who underwent more recent transplants using antiviral therapy fared as well as those who were negative for the virus, showing a 5-year survival rate of 77%. Patients with vascular invasion by tumor had a worse 5-year survival than patients without vascular invasion (33% vs. 68%). Vascular invasion, tumor size greater than 5 cm, and poorly differentiated tumor grade were predictors of tumor recurrence by univariate analysis; however, only vascular invasion remained significant on multivariate analysis: the rate of tumor recurrence at 5 years was 65% in patients with vascular invasion and only 4% for patients without vascular invasion. CONCLUSIONS: For well-selected patients with HCC, liver transplantation in the current era can achieve equivalent results to transplantation for nonmalignant indications. Vascular invasion is an indicator of high risk of tumor recurrence but is difficult to detect before transplantation.
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.
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 découle